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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 878
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.10+
- GPU 推荐
- GDAL 依赖
安装与启动步骤
-
1装包
TerraTorch 是遥感领域的模型训练框架，基于 PyTorch Lightning。
pip install terratorch -
2要检测能力时
带 rfdetr extra 才有目标检测模型。
pip install terratorch[rfdetr] -
3备数据
遥感数据多为多光谱 GeoTIFF，注意波段顺序与归一化。
-
4跑训练
用配置驱动的训练脚本，先在小区域上验证管线。
如何确认成功
训练能跑通并输出验证指标。
注意事项
- Deformable-DETR 相关模型要额外编译 CUDA 算子，按文档执行 make.sh。
核心亮点
- 统一接口支持多种主流地理空间基础模型，切换模型成本低
- 基于 PyTorch Lightning，训练代码简洁且易于扩展
- 提供丰富的预训练模型和示例配置，上手快
不足之处
- 项目早期，文档和社区支持相对有限
- 对非遥感背景的开发者，概念理解有一定门槛
适用场景
- 土地覆盖分类与变化检测
- 农业作物类型识别与估产
- 环境监测与灾害评估
替代项目
TorchGeo、Raster Vision、OpenEarthMap
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