时序特征分类 | Time Series Classification
(Fill in 2-3 paragraphs of Chinese introduction here: functionality, application scenarios, core algorithm.)
Dependencies / 依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy' 'scikit-learn'
Usage / 使用方法
Basic Usage
python geoskill-time-series-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [other parameters]
Example 1 (synthetic data, offline)
python geoskill-time-series-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
Examples 2-5
(Add at least 4 real-world usage examples.)
Output / 输出
| File | Format | Description |
|---|---|---|
result.tif |
GeoTIFF | Main output |
output-manifest.json |
JSON | Run manifest |
Data Source / 数据源 / Source
(Describe the data source: free satellite data / local input / synthetic.)
Privacy / 隐私声明 / Privacy
- Runs offline by default;
--syntheticmode requires no network at all. - All processing is performed locally; no user data is uploaded.
License / License
MIT
name: geoskill-time-series-classification description: 'NDVI 时序物候特征提取（峰值/谷值/振幅/生长季长度/相位）+ RandomForest 作物分类'
时序特征分类 | Time Series Classification
（在此填写 2-3 段中文介绍：功能、应用场景、核心算法。）
依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy' 'scikit-learn'
使用方法
基本用法
python geoskill-time-series-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [其他参数]
示例 1（合成数据，离线）
python geoskill-time-series-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
示例 2-5
（补充至少 4 个真实用法示例。）
输出
| 文件 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
result.tif |
GeoTIFF | 主产物 |
output-manifest.json |
JSON | 运行清单 |
数据源 / Source
（说明数据来源：免费卫星数据 / 本地输入 / 合成。）
隐私声明 / Privacy
- 默认离线运行，
--synthetic模式完全无网络。 - 所有处理在本地完成，不上传用户数据。
License
MIT