有没有针对遥感影像中树木、灌丛的分割代码

在遥感影像处理中，树木和灌丛的分割通常涉及到计算机视觉和机器学习算法，特别是图像分类和目标检测技术。常见的库如OpenCV、Scikit-image和深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都有相应的应用案例。

例如，可以使用卷积神经网络（CNN），比如U-Net或FCN（Fully Convolutional Network），对遥感数据进行训练，以便识别和分割出树木和灌丛区域。这些模型先通过预处理步骤（如归一化、增强）来优化输入数据，然后进行训练，最后应用于实际遥感影像上。

以下是一个简化的Python示例，使用Keras库和U-Net模型：

import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate

# 假设X_train是标注好的遥感图像数据，y_train是对应标签
input_shape = X_train.shape[1:]
inputs = Input(shape=input_shape)

# U-Net结构
encoder = ... # 编码部分，包含下采样层
decoder = ... # 解码部分，包含上采样层
output = concatenate([decoder(encoder(inputs)), inputs], axis=3)
outputs = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(output)  # 输出单通道二值分割结果

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=...)

# 对新的遥感影像应用分割
new_image = preprocess(new_image)
prediction = model.predict(new_image)