多时相 SAR 后向散射时序统计：逐像元均值/标准差/振幅/变异系数与极化比。Multi-temporal SAR backscatter time-series statistics (mean/std/amplitude/CV) and polarization ratio. 输入多时相 σ⁰ 立方体（或用 --synthetic 生成含植被物候正弦信号的时序），输出多波段统计 GeoTIFF + 时序曲线 JSON。
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Coding
geoskill-sar-crop-classification
Try it基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification from multi-temporal backscatter time series using per-pixel phenological features and Random Forest. 合成模式生成水稻/小麦/玉米三类时序真值并评估精度，输出分类 GeoTIFF + 面积统计 + 混淆矩阵 JSON。
What it does
基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification from multi-temporal backscatter time series using per-pixel phenological features and Random Forest. 合成模式生成水稻/小麦/玉米三类时序真值并评估精度，输出分类 GeoTIFF + 面积统计 + 混淆矩阵 JSON。
The skill document
SAR农作物分类 | SAR Crop Classification
(Fill in 2-3 paragraphs of Chinese introduction here: features, application scenarios, core algorithm.)
Dependencies / 依赖
pip install 'numpy' 'rasterio' 'scipy' 'scikit-learn'
Usage / 使用方法
Basic Usage
python geoskill-sar-crop-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 [other options]
Example 1 (synthetic data, offline)
python geoskill-sar-crop-classification.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out
Examples 2-5
(Add at least 4 real usage examples.)
Output / 输出
| File | Format | Description |
|---|---|---|
result.tif | GeoTIFF | Primary 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 is fully network-free. - All processing is done locally; no user data is uploaded.
License / License
MIT
name: geoskill-sar-crop-classification description: '基于多时相 SAR 后向散射时序的农作物分类：逐像元时序/统计/物候特征 + 随机森林。SAR crop classification from multi-temporal backscatter time series using per-pixel phenological features and Random Forest. 合成模式生成水稻/小麦/玉米三类时序真值并评估精度，输出分类 GeoTIFF + 面积统计 + 混淆矩阵 JSON。'
SAR农作物分类 | SAR Crop 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-sar-crop-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-sar-crop-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
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