BP神经网络遥感反演代码

以下是一个简单的基于BP神经网络的遥感反演代码示例，供你参考：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 构造训练数据
X_train = np.array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]])
y_train = np.array([50, 60, 70, 80])

# 构造测试数据
X_test = np.array([[50, 60, 70]])

# 构造BP神经网络模型
clf = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

print("预测结果为：", y_pred)

此示例中，我们使用了Python中的scikit-learn库来构建BP神经网络模型，并进行训练和预测。其中，`X_train`和`y_train`表示训练数据，`X_test`表示测试数据，`hidden_layer_sizes`表示隐层神经元的个数，`activation`表示激活函数，`solver`表示优化算法，`max_iter`表示最大迭代次数。最后，我们打印出了预测结果。

你可以根据自己的需要进行修改和完善。同时，如果你想了解更多BP神经网络在遥感反演方面的应用，可以参考一些经典的文献，如《遥感图像处理与分析》等。