帮我写一个svm遥感影像地物识别python代码，要求输入数据是多波段遥感影像

好的，下面是一个基于 Python 的 SVM 遥感影像地物识别代码，输入数据是多波段遥感影像：

# 导入必要的库
from osgeo import gdal
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取遥感影像数据
dataset = gdal.Open('your_image.tif')
cols = dataset.RasterXSize
rows = dataset.RasterYSize
bands = dataset.RasterCount

# 读取遥感影像数据的每个波段的像素值
image = np.zeros((rows, cols, bands))
for b in range(bands):
    band = dataset.GetRasterBand(b + 1)
    image[:, :, b] = band.ReadAsArray()

# 读取地物分类样本数据
samples = np.loadtxt('your_samples.txt')
X = samples[:, 0:-1] # 特征变量
y = samples[:, -1] # 类别变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 数据标准化
X_train = X_train.astype(float)
X_test = X_test.astype(float)
for i in range(bands):
    mean = np.mean(X_train[:, i])
    std = np.std(X_train[:, i])
    X_train[:, i] = (X_train[:, i] - mean) / std
    X_test[:, i] = (X_test[:, i] - mean) / std

# SVM分类器
clf = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1, C=10.0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试集预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型评估结果
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

需要注意的是，该代码中的样本数据应该是一个 csv 或 txt 文件，每行代表一个样本，包括特征变量和类别变量。特征变量可以是遥感影像中的像元值，类别变量可以是地物类型，例如建筑、水域、植被等。您需要根据您的数据和问题进行相应的调整。

此外，对于多波段遥感影像，需要将每个像素的多个波段的像素值作为特征变量。在代码中，我们通过循环读取每个波段的像素值，并将其存储在一个三维数组中。然后，我们将每个像素的多个波段的像素值作为特征变量，将其转换为二维数组。最后，我们对数据进行标准化，以便 SVM 模型更好地训练。