pytorch卫星图像分类

### 使用 PyTorch 实现卫星图像分类

#### 准备工作
在开始之前，确保安装必要的库并设置好开发环境。可以通过以下命令克隆所需仓库并安装依赖项：

git clone https://github.com/your-repo/srcnn-pytorch.git
cd srcnn-pytorch
pip install -r requirements.txt

这些步骤有助于创建一个稳定的实验平台[^1]。

#### 数据集准备
对于卫星图像分类任务，获取高质量的数据集至关重要。常用的数据集包括 UC Merced 土地利用数据集、NWPU-RESISC45 等。下载合适的数据集后，需对其进行预处理以便于后续训练过程中的高效读取与使用。

#### 图像预处理函数定义
针对特定应用领域（如遥感影像），可能需要自定义一些预处理逻辑。例如，在多光谱或高光谱成像场景下，可以编写专门用于将彩色标签映射到离散类别的辅助方法：

import numpy as np

def image2label(image, colormap):
    """Convert an RGB image to a label matrix."""
    
    # 创建颜色表索引数组
    cm2lbl = np.zeros(256 ** 3)
    for i, color in enumerate(colormap):
        idx = int(color[0]*256**2 + color[1]*256 + color[2])
        cm2lbl[idx] = i
    
    # 转换输入图像至整型格式
    img_array = np.array(image, dtype='int64')
    index_map = (img_array[:, :, 0]*256*256 +
                 img_array[:, :, 1]*256 +
                 img_array[:, :, 2])

    result = cm2lbl[index_map.ravel()]
    return result.reshape(img_array.shape[:2])

此代码片段展示了如何基于给定的颜色映射关系将RGB色彩空间下的像素值转换为相应的类别编号[^2]。

#### 构建分类模型架构
考虑到卫星图像的特点以及计算资源限制，可以选择适合的卷积神经网络结构作为基础框架。比如采用轻量级MobileNetV2或者经典的ResNet系列来进行特征抽取。这里给出一段简单的示例代码展示如何搭建一个基本的CNN分类器：

import torch.nn as nn
from torchvision import models


class SatelliteImageClassifier(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes=10):
        super(SatelliteImageClassifier, self).__init__()
        
        backbone = models.mobilenet_v2(pretrained=True).features
        
        head = [
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(backbone[-1].out_channels, num_classes),
            nn.Softmax(dim=-1)
        ]
        
        self.model = nn.Sequential(
            backbone,
            *head
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)


if __name__ == '__main__':
    model = SatelliteImageClassifier(num_classes=8)  # 假设有8种类别
    print(model)

这段程序说明了怎样通过继承`torch.nn.Module`来自定义一个新的模块，并组合已有的组件快速建立适用于不同应用场景的目标检测系统[^3]。