Crop Spatial Classification

Progetto per la classificazione spaziale e l'analisi del suolo / coperture del suolo (Land Cover).

🚀 Requisiti e Installazione

Assicurati di avere Python installato nel tuo ambiente. Per installare tutte le dipendenze necessarie, esegui:

pip install -r requirements.txt

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📓 Gestione dei Notebook e Versionamento con Jupytext

Per evitare di committare i file binari pesanti .ipynb su Git (con output, immagini e diff illeggibili), questo repository utilizza Jupytext.

I notebook vengono sincronizzati automaticamente in script Python trasparenti a Git nella cartella notebooks/ in formato percent (.py).

🔌 Configurazione VS Code (Consigliata)

Per far sì che il file .py venga aggiornato automaticamente ad ogni salvataggio (Ctrl+S):

1. Installa l'estensione VS Code Jupytext (mwouts.jupytext).
2. Quando salvi un file .ipynb, l'estensione aggiornerà automaticamente il file .py speculare.
3. Fai il commit su Git del solo file .py aggiornato.

⚙️ Come funziona il workflow

1. File tracciati da Git: Solo i file .py (e la configurazione jupytext.toml) sono tracciati da Git. I file .ipynb sono ignorati da .gitignore.
2. Sviluppo locale: Lavori sui notebook .ipynb normalmente. L'estensione VS Code / Jupyter aggiornerà il file .py.

🔄 Comandi Utili per Jupytext

• Rigenerare tutti i notebook .ipynb dal codice .py (ad es. dopo un git pull):

  jupytext --to notebook notebooks/*.py

• Associare un nuovo notebook appena creato (se non associato automaticamente):

  jupytext --set-formats ipynb,py:percent notebooks/mio_nuovo_notebook.ipynb

• Sincronizzare manualmente i file se necessario:

  jupytext --sync notebooks/*.py