利用机器学习等智能算法自动识别遥感图像自然场景代码

以下是一个使用Python语言和深度学习框架Keras实现遥感图像自然场景识别的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import cifar10

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 将像素值缩放到0-1之间
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# 对类别标签进行one-hot编码
num_classes = 10
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=X_train.shape[1:]))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', scores[0])
print('Test accuracy:', scores[1])

这个示例代码使用了一个卷积神经网络模型，通过对CIFAR-10数据集进行训练和测试，实现了图像分类的任务。在实际应用中，可以将代码中的数据集替换为遥感图像数据集，并进行适当的调整，从而实现遥感图像自然场景识别的任务。