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这是一个用于LPIS申报合规性评估和机器学习分类结果验证的开源Web应用，可连接EDC服务获取NDVI时间栈、应用作物类型分类模型并对比展示申报与预测结果。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：eurodatacube仓库类型：镜像最近更新：6 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
镜像概述
本镜像为LPvis项目的分叉版本，是一款开源Web应用，用于LPIS（土地地块识别系统）申报合规性评估及机器学习分类结果验证。它扩展了原UI原型的功能，增加了后端能力，可连接Euro Data Cube（EDC）相关服务处理农业地块数据。
核心功能
- 连接EDC Sentinel Hub服务获取特定LPIS地块的NDVI时间栈数据；
- 应用基于EDC LPIS用例训练的作物类型分类机器学习模型；
- 利用EDC GeoDB存储的作物类型预测结果，可视化展示地块申报类型与分类结果的对比；
- 通过混淆矩阵等方式呈现分类模型的准确性。
使用场景
适用于农业领域中LPIS申报数据的合规性检查、作物类型分类模型的验证与结果展示，帮助分析农业地块的申报信息与实际分类结果的一致性。
配置说明
前提条件
- LPIS/IACS数据（农业地块边界及农户作物申报信息）已导入EDC GeoDB矢量数据库（本演示使用奥地利2016-2018年公开***数据）；
- 已准备好训练好的作物类型分类模型（基于2018年验证数据集训练，使用作物类型组而非具体类型）；
- 需订阅EDC相关服务（Sentinel Hub、GeoDB）以获取数据和存储预测结果。
环境变量设置
运行Docker容器时需设置以下环境变量：
# EDC Sentinel Hub配置 SH_CLIENT_ID= SH_CLIENT_SECRET= # EDC GeoDB配置 GEODB_API_SERVER_URL= GEODB_AUTH_CLIENT_ID= GEODB_AUTH_CLIENT_SECRET= GEODB_AUTH_AUD= GEODB_API_SERVER_PORT= GEODB_AUTH_DOMAIN= # 作物类型模型ID（例如1） GEODB_MODEL_ID=
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker pull docker.xuanyuan.run/eurodatacube/lpvis-edc:<标签>
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docker pull eurodatacube/lpvis-edc:<标签>
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"