DSen2 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DSen2 项目的目录结构如下：

DSen2/
├── data/
├── matlab_demo/
├── models/
├── testing/
├── training/
├── utils/
├── LICENSE
├── README.md
├── Running_Demo_in_the_colab.ipynb
├── S2_tiles_testing.txt
├── S2_tiles_training.txt
└── s2_tiles_supres.py

目录介绍

• data/: 存放数据文件的目录。
• matlab_demo/: 包含 MATLAB 版本的演示代码。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• testing/: 包含测试代码和测试数据。
• training/: 包含训练代码和训练数据。
• utils/: 包含项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• Running_Demo_in_the_colab.ipynb: 在 Google Colab 中运行的演示代码。
• S2_tiles_testing.txt: 测试用 Sentinel-2 图像的列表。
• S2_tiles_training.txt: 训练用 Sentinel-2 图像的列表。
• s2_tiles_supres.py: 项目的主要启动文件，用于处理 Sentinel-2 图像的超分辨率。

2. 项目启动文件介绍

s2_tiles_supres.py

s2_tiles_supres.py 是 DSen2 项目的主要启动文件，用于处理 Sentinel-2 图像的超分辨率。该文件的主要功能包括：

• 加载 Sentinel-2 图像数据。
• 使用预训练的深度神经网络模型进行超分辨率处理。
• 保存处理后的图像。

使用示例

python s2_tiles_supres.py /path/to/S2A_MSIL1C_20161230T074322_N0204_R092_T37NCE_20161230T075722.SAFE/MTD_MSIL1C.xml /path/to/output_file.tif --roi_x_y "100 100 2000 2000"

参数说明

• --roi_x_y: 指定感兴趣区域（Region of Interest）的坐标。
• --copy_original_bands: 是否复制原始的高分辨率（10m 波段）。
• --run_60: 是否预测最低分辨率（60m）的波段。

3. 项目的配置文件介绍

DSen2 项目没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数或修改 s2_tiles_supres.py 文件中的默认参数来进行配置。

配置参数

• 输入路径: 指定 Sentinel-2 图像的 .xml 文件路径。
• 输出路径: 指定输出文件的路径和文件名。
• 感兴趣区域（ROI）: 通过 --roi_x_y 参数指定感兴趣区域的坐标。
• 复制原始波段: 通过 --copy_original_bands 参数决定是否复制原始的高分辨率波段。
• 预测最低分辨率波段: 通过 --run_60 参数决定是否预测最低分辨率（60m）的波段。

通过这些配置，用户可以根据自己的需求调整 DSen2 项目的运行方式。