跨域高光谱图像分类代码

跨域高光谱图像分类是指在不同地理环境或数据源之间进行高分辨率遥感图像的分类任务，通常涉及到多源数据融合和地理空间信息的集成。这类代码通常涉及到深度学习、计算机视觉和遥感科学的结合。以下是一个简化的跨域高光谱图像分类代码示例，使用Python和深度学习库如TensorFlow或PyTorch：

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

# 假设你有两个不同来源的数据集
source_data = load_source_dataset()
target_data = load_target_dataset()

# 数据预处理
source_data = preprocess(source_data)
target_data = preprocess(target_data)

# 定义输入层
input_shape = (spectral_width, spectral_height, bands)
input_layer = Input(shape=input_shape)

# 使用卷积神经网络模型
x = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_layer)
x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(x)
x = Flatten()(x)
output_layer = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)

# 创建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 跨域迁移学习
# 这里假设已经有一个预训练在源数据上的模型
pretrained_model = load_pretrained_model()
model.layers[:len(pretrained_model.layers)] = pretrained_model.layers

# 冻结一部分预训练层
for layer in model.layers[:freeze_layers]:
    layer.trainable = False

# 训练模型
model.fit(
    source_data,
    source_labels,
    epochs=epochs,
    validation_data=(target_data, target_labels),
    class_weight=compute_class_weights(source_labels, target_labels)
)

# 评估模型
model.evaluate(target_data, target_labels)