使用Python实现深度学习模型：智能光污染监测与管理

随着城市化的快速发展，光污染问题变得越来越严重。光污染不仅影响天文学观测，还对生态环境和人类健康产生负面影响。本文将介绍如何使用Python实现一个深度学习模型来进行智能光污染监测与管理，并提供详细的代码说明，使读者能够轻松上手。

深度学习与光污染监测

深度学习是一种机器学习方法，特别适用于处理大量的非结构化数据，如图像、音频和文本。通过训练深度学习模型，我们可以自动识别和分类光污染源，从而实现智能光污染监测与管理。

项目概述

本项目将通过以下几个步骤实现智能光污染监测：

• 收集光污染图像数据

• 数据预处理

• 构建深度学习模型

• 训练模型

• 评估模型

• 部署模型用于实时监测

数据收集与预处理

首先，我们需要收集光污染的图像数据。可以从公开的数据集获取，或通过无人机拍摄城市夜间图像。接下来，对数据进行预处理，如图像的尺寸调整、灰度化等。

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