geoskill-sar-crop-classification

基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification from multi-temporal backscatter time series using per-pixel phenological features and Random Forest. 合成模式生成水稻/小麦/玉米三类时序真值并评估精度，输出分类 GeoTIFF + 面积统计 + 混淆矩阵 JSON。

SAR农作物分类 | SAR Crop Classification

(Fill in 2-3 paragraphs of Chinese introduction here: features, application scenarios, core algorithm.)

Dependencies / 依赖

bash

pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy' 'scikit-learn'

Usage / 使用方法

Basic Usage

bash

python geoskill-sar-crop-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [other options]

Example 1 (synthetic data, offline)

bash

python geoskill-sar-crop-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

Examples 2-5

(Add at least 4 real usage examples.)

Output / 输出

File	Format	Description
result.tif	GeoTIFF	Primary output
output-manifest.json	JSON	Run manifest

Data Source / 数据源 / Source

(Describe the data source: free satellite data / local input / synthetic.)

Privacy / 隐私声明 / Privacy

• Runs offline by default; --synthetic mode is fully network-free.
• All processing is done locally; no user data is uploaded.

License / License

MIT

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name: geoskill-sar-crop-classification description: '基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification from multi-temporal backscatter time series using per-pixel phenological features and Random Forest. 合成模式生成水稻/小麦/玉米三类时序真值并评估精度，输出分类 GeoTIFF + 面积统计 + 混淆矩阵 JSON。'

SAR农作物分类 | SAR Crop Classification

（在此填写 2-3 段中文介绍：功能、应用场景、核心算法。）

依赖

bash

pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy' 'scikit-learn'

使用方法

基本用法

bash

python geoskill-sar-crop-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [其他参数]

示例 1（合成数据，离线）

bash

python geoskill-sar-crop-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

示例 2-5

（补充至少 4 个真实用法示例。）

输出

文件	格式	说明
result.tif	GeoTIFF	主产物
output-manifest.json	JSON	运行清单

数据源 / Source

（说明数据来源：免费卫星数据 / 本地输入 / 合成。）

隐私声明 / Privacy

• 默认离线运行，--synthetic 模式完全无网络。
• 所有处理在本地完成，不上传用户数据。

License

MIT