tensorflow遥感图像分类

要使用TensorFlow进行遥感图像分类，一般需要以下步骤：

1. 数据准备：收集并准备用于训练和测试的遥感图像数据集。数据集应该包含图像和其对应的标签，标签指示图像所属的类别。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括图像增强、图像缩放和图像标准化等操作。

3. 构建模型：使用TensorFlow建立一个卷积神经网络（CNN），并根据数据集进行训练，以便模型能够识别遥感图像。

4. 模型评估：使用测试集评估模型的性能，了解模型的准确性和召回率。

5. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，以提高其准确性和召回率。

6. 模型应用：将模型应用到实际的遥感图像分类任务中，进行分类预测。

以上是一般的流程，具体实现细节需要根据具体情况进行调整。