深度学习地物分类python代码

深度学习在地物分类中的应用通常涉及卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），因为CNN特别适合处理图像数据。以下是一个简单的Python代码片段，使用Keras库（它基于TensorFlow）来构建一个基础的地物分类模型：

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 假设我们有64x64大小的彩色图片数据
input_shape = (64, 64, 3)

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加卷积层，32个滤波器，3x3的窗口，步长1
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

# 添加池化层，2x2的最大池化
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 再添加一层卷积和池化，改变参数自适应
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 展平输入以便于全连接层
model.add(Flatten())

# 全连接层，假设类别数为10（例如10种地物类别）
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 输出层，使用softmax激活，对应每个类别的概率
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # num_classes是你地物类别的总数

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标
model.compile(loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

这个代码创建了一个基本的卷积神经网络结构，并使用交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行训练。你需要将`x_train`, `y_train`, `x_val`, 和 `y_val`替换为实际的数据集。