Hello,Z3phyr!

从经过脱敏的遥感研究场景出发，以 Codex 制定策略、Undermind 检索与核验、Zotero 整理结果，跑通最小科研文献工作流。

使用 EuroSAT100 对比 RGB + ImageNet 与 13 波段 + Sentinel-2 预训练两条迁移学习路线，并解释 TorchGeo 数据接口、波段顺序、通道匹配、logits、Softmax 和小样本验证结果。

使用二维平衡二分类数据，从 sample、batch 和 logits 开始，完整拆解 PyTorch 的训练、验证、checkpoint 保存与恢复流程。

用三天时间打通 GIS 数据体检、多光谱遥感分析，以及栅格影像到 NumPy 数组和 PyTorch 张量的基础流程。

使用 PyTorch 与预训练 ResNet18 完成蚂蚁和蜜蜂图像分类的完整学习实验记录。