使用说明
随着卫星遥感图像和航空遥感图像分辨率不断提高，可以从遥感图像中获得更多有用的数据和信息。针对不同场合的应用，对遥感图像的处理也有着不同的要求，为了有效地对这些遥感图像数据进行分析和管理，需要根据图像内容给图像贴上语义标签，而场景分类就是解决该类问题的一种重要途径。
场景分类是根据一定的地物特征对影像数据进行分类，区分出具有相似特征的区域，为每一幅图像赋予场景标签，所以场景分类的关键就在于对图像特征的提取。
场景分类结果为大小均匀的矢量网格，每个网格带有其对应位置影像的场景标签，是一种低于像元级别的粗粒度分类方法。场景分类一般用于较大尺度的分类任务，如城市局部气候区分类等。
参数说明
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源数据：选择需要进行场景分类的影像，支持数据集和文件夹两种类型
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文件类型选择数据集，则支持输入文件型影像数据（如*.tif、*.img等）、影像数据集和镶嵌数据集。
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文件类型选择文件夹，则需要输入影像文件夹路径。
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注意事项：- 仅支持8位无符号格式影像。
- 支持三波段和多波段影像（含有4个及以上波段的影像），且影像波段顺序必须和模型训练时所用样本影像保持一致。
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模型文件：选择模型文件（*.sdm）。
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单步运算量：由于遥感影像数据量较大，在计算机性能的限制下，模型无法一次读入，因此在推理时，采用分块读取和处理的方法。单步运算量就是指同时推理的切片数量，适当增大单步运算量，可以提升解译效率，但其受推理设备显存（GPU推理）或者内存（CPU推理）大小的限制。
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处理器类型：可以使用计算机中央处理器（CPU）或图形处理单元（GPU）来处理数据。
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GPU编号：指定用于处理数据的GPU标识号，默认值为0，CPU推理固定为-1。若使用GPU推理，需要在系统命令行中通过“nvidia-smi”命令查询GPU编号，GPU编号以查询到的结果为准，如果有多个GPU，可以指定用于处理数据的GPU标识号。若需要使用多个GPU，请使用英文逗号“,”隔开，如：“0,2,3”，表示使用编号为0、2、3的GPU。
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其他参数设置：勾选其他参数设置，可输入与源数据坐标系相同的面数据集，用于限制推理范围。
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结果数据：即场景分类的结果矢量数据集，设置结果数据集保存的数据源和保存名称。如果是批量推理，则原影像名称将通过“_”拼接到矢量数据集名称中，以区分多个影像的对象提取结果。