Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 2

Вторая часть серии статей про классификацию покрова земли, используя библиотеку eo-learn. Напоминаем, что в первой статье было продемонстрировано следующее:

• Разделение AOI (area of interest, зоны интереса) на фрагменты под названием EOPatch
• Получение изображений и облачных масок со спутников Sentinel-2
• Расчёт дополнительной информации, такой как NDWI, NDVI
• Создание референсной маски и добавление её к исходным данным

К тому же, мы провели поверхностное исследование данных, что является крайне важным шагом перед началом погружения в машинное обучение. Вышеупомянутые задачи дополнялись примером в виде блокнота Jupyter Notebook, который теперь содержит материал из этой статьи.