如何通过Landsat9卫星数据识别马铃薯，请写出Python代码

识别马铃薯通过Landsat 9卫星数据，需要使用遥感图像分析技术，以及一些Python库，如NumPy、SciPy、GDAL、Scikit-learn等。

下面是一种可行的方法：

1. 读取Landsat 9卫星数据，使用GDAL库。
2. 对读取的数据进行预处理，包括去除噪声、归一化等。
3. 对预处理后的数据提取特征，可以使用影像辐射计算指标（如NDVI）。
4. 对提取的特征使用机器学习技术（如支持向量机、决策树等）进行建模，并在训练数据上进行评估。
5. 对新的卫星数据进行分类，以确定哪些区域为马铃薯。

以下是参考的Python代码：

import gdal
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取Landsat 9卫星数据
dataset = gdal.Open("landsat_data.tif")
band = dataset.GetRasterBand(1)
data = band.ReadAsArray()

# 对读取的数据进行预处理
data = np.where(data < 0, 0, data)
data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))

# 提取特征
ndvi = (data[7] - data[3]) / (data[7] + data[3])

# 准备训练数据和标签
features = np.stack([ndvi], axis=2)
labels = np.loadtxt("landsat_labels.txt")

# 分割训练数据和测试数据
X_train, X_test, y_train, y