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本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 776
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+
- 较大的磁盘（遥感数据）
- 网络可下载卫星影像
安装与启动步骤
-
1克隆
像素级地球观测基础模型（TESSERA v2）。
git clone https://github.com/ucam-eo/tessera.git cd tessera -
2建虚拟环境
Python 3.10 起。
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate -
3装依赖
地理栅格相关依赖较重。
pip install -r requirements.txt -
4下数据
仓库带 S1/S2 下载脚本。
bash s1_s2_downloader.sh
如何确认成功
能对一小块区域完成嵌入提取并可视化。
注意事项
- 遥感数据的坐标系与分块很关键，别直接 resize。
- 下载脚本依赖外部 API，可能随时失效。
- 像素级任务对显存要求高，先小范围试。
核心亮点
- 专为时间序列卫星影像设计，能捕捉植被生长、城市扩张等动态变化
- 基于大规模预训练，下游任务只需少量标注即可微调
- 支持土地分类和冠层高度预测等多个实际应用场景
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
- 对计算资源要求较高，普通用户难以直接部署
适用场景
- 农业监测：通过多时相影像预测作物生长和产量
- 生态保护：追踪森林覆盖变化和碳储量估算
- 城市规划：分析城市扩张和土地利用动态
替代项目
SatMAE、SpectralGPT、Prithvi
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