satimg卫星数据处理实验指南

本教程旨在帮助您理解并使用satimg这个开源项目，它是一系列关于卫星数据处理的实验集合。项目托管在GitHub，提供了用于地理空间数据处理的Python示例代码和教程。

1. 项目目录结构及介绍

satimg/
|-- LICENSE                # 许可证文件
|-- README.md              # 项目介绍文档
|-- requirements.txt       # 必需的Python依赖列表
|-- Searching for aliens.ipynb  # 使用Jupyter Notebook进行特定主题的实验
|-- classify_blog_post.py  # 示例脚本或博客文章相关的代码
|-- classify.py            # 类别相关处理脚本
|-- object_based_image_analysis.ipynb  # 关于对象基础图像分析的Jupyter Notebook
|-- requirements.txt       # 重复列出，确保环境搭建参考

说明:

• LICENSE: 包含项目使用的BSD-3-Clause许可证细节。
• README.md: 项目简介，包括项目目的和如何开始的指导。
• requirements.txt: 列出了运行项目所需的Python库及其版本。
• .ipynb文件是Jupyter Notebook文件，用于演示处理流程和概念讲解。
• .py脚本提供独立的代码示例或辅助功能。

2. 项目启动文件介绍

虽然该项目没有明确标记一个“启动”文件，但主要的交互入口点可能通过Jupyter Notebooks中的.ipynb文件来实现，尤其是如Searching for aliens.ipynb这样的笔记本，它们是实验和教程的主要载体。为了开始处理工作，您应该从打开这些Notebook开始，通常使用命令行或者JupyterLab来启动：

jupyter notebook .

执行上述命令后，在浏览器中打开的界面里选择相应的Notebook即可开始实验。

3. 项目的配置文件介绍

该项目并未直接提及专门的配置文件。然而，其核心配置逻辑可能体现在Python脚本内的变量设定或通过环境变量管理。要调整项目的行为，比如数据路径、特定模型参数等，用户可能需要直接编辑.py脚本中的配置部分或遵循requirements.txt指定正确的软件包版本。对于更复杂的应用场景，开发者可能会期待用户按需修改脚本内部的变量或通过环境变量进行外部配置，但这需要根据具体脚本的说明进行。

环境准备

• 安装列出的所有Python依赖项：pip install -r requirements.txt
• 确保安装了GDAL库，并且有适当的Python绑定。这可能涉及从源码编译GDAL（特别是老版本），或者使用系统包管理器或PyPI上的GDAL包。
• 对于特定实验，例如Searching for aliens，还需安装额外依赖如affine和OpenCV，并遵循相应安装说明。

通过遵循以上步骤，您将能够设置好环境并开始探索satimg项目提供的卫星数据处理实验。