[2/2] KNN classifier (lands dataset)
该工作流利用KNN算法实现卫星影像的土地类型自动分类。通过Voyage AI的嵌入API将图像转换为向量,查询Qdrant数据库获取相似图像,并采用多数投票策略确定分类。设计了动态调整邻居数量的机制,以解决投票平局问题,确保分类结果的准确性,整体准确率达到93.24%。适用于遥感分析、城市规划和农业监控等领域,提升了图像分类的自动化和智能化水平。
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工作流名称
[2/2] KNN classifier (lands dataset)
主要功能和亮点
本工作流实现了基于KNN(k近邻算法)的卫星影像土地类型分类。它通过调用Voyage AI的多模态嵌入API,将输入的卫星图像URL转换为向量表示;随后利用Qdrant向量数据库查询与该图像最相似的邻居图像,并基于邻居图像的已标注类别进行多数投票确定最终分类。工作流设计了动态调整邻居数量的循环机制以解决投票平局问题,保证分类结果的准确性和稳定性。整体分类准确率达到93.24%,且无需额外的微调或度量学习。
解决的核心问题
该工作流解决了卫星图像土地类型自动分类的问题,通过高效的向量检索和多数投票策略,实现对复杂地表类型(如农田、森林、海滩、机场跑道等)的快速准确识别,避免了传统分类方法中对大量标注数据和复杂模型训练的依赖。
应用场景
- 卫星遥感图像分析与分类
- 土地利用和覆盖监测
- 城市规划与环境保护
- 农业产区监控
- 地理信息系统(GIS)数据增强
主要流程步骤
- 触发执行:通过执行工作流触发器接收包含图像URL的输入请求。
- 图像嵌入:调用Voyage AI多模态嵌入API,将输入图像转换为向量嵌入。
- 设置查询参数:初始化查询Qdrant的向量数据库参数,包括云端URL、集合名称和邻居数量limitKNN。
- 查询Qdrant:以嵌入向量为基础,查询Qdrant数据库,获取与输入图像最相似的邻居图像及其标签。
- 多数投票:统计邻居图像的类别,选出出现频率最高的两个类别。
- 平局检测与循环:若两个类别票数相同且邻居数未超过100,则增加邻居数量重新查询,直到投票结果无平局。
- 返回分类结果:输出最终的土地类型分类结果。
涉及的系统或服务
- Voyage AI Multimodal Embeddings API:提供图像向量化功能。
- Qdrant Cloud 向量数据库:存储与检索预先标注的卫星图像向量集合。
- n8n自动化平台:实现整个工作流的编排与执行。
适用人群或使用价值
- 遥感分析师和地理信息系统(GIS)专家,帮助实现自动化土地类型识别。
- 环境监测机构和城市规划部门,用于快速获取土地利用信息。
- 农业科技公司,通过图像分类支持农田管理和产量预测。
- 数据科学家和开发者,可作为向量检索和多模态AI应用的示范模板。
该工作流模板结构清晰,支持灵活替换数据集和向量数据库配置,易于根据不同的图像数据集进行迁移和二次开发,极大提升了基于图像的分类任务自动化和智能化水平。
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