基于matlab使用卷积神经网络(CNN)算法对卫星遥感图像RSI-CB256的分类的整体代码,对图像进行预处理,数据集分为训练集和测试集,并能够评估模型的准确性和Macro-F1评分

好的，我可以提供一份基于Matlab实现卫星遥感图像分类的整体代码。请注意，这是一份基础代码，您可能需要根据您的数据集和实验需求进行一些修改。

首先，我们需要导入数据集并分为训练集和测试集。这里我们假设数据集已经按类别分好了文件夹，并且每个文件夹内的图片都是256x256的大小。您需要根据实际情况修改文件路径和类别数。

% 导入数据集
dataDir = '数据集文件夹路径';
categories = {'类别1', '类别2', '类别3', '...'};
imds = imageDatastore(fullfile(dataDir, categories), 'LabelSource', 'foldernames');

% 分为训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');

接下来，我们进行数据预处理。这里我们将图像缩放到224x224大小，并进行数据增强，包括随机旋转、翻转和裁剪。您可以根据实际情况修改增强方式。

% 数据预处理
inputSize = [224 224 3];
augmenter = imageDataAugmenter( ...
    'RandRotation', [-30 30], ...
    'RandXReflection', true, ...
    'RandYReflection', true, ...
    'RandCrop', inputSize(1:2));

% 应用预处理到训练集
auimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2), imdsTrain, ...
    'DataAugmentation', augmenter);

% 应用预处理到测试集
auimdsTest = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2), imdsTest);

现在我们可以定义卷积神经网络模型了。这里我们使用了一个预训练的ResNet-18模型，并在其基础上添加了全局平均池化层、全连接层和Softmax输出层。您可以根据实际情况修改模型结构。

% 定义卷积神经网络模型
net = resnet18;
lgraph = layerGraph(net);
numClasses = numel(categories);
newLayers = [
    globalAveragePooling2dLayer('Name','avg_pool')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')];
lgraph = addLayers(lgraph, newLayers);
lgraph = connectLayers(lgraph, 'pool5', 'avg_pool');

% 指定训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', auimdsTest, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', true, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(auimdsTrain, lgraph, options);

训练完成后，我们可以使用测试集评估模型的准确性和Macro-F1评分。这里我们使用了Matlab内置的分类性能指标函数。

% 在测试集上评估模型
[YPred, scores] = classify(net, auimdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = mean(YPred == YTest);
macroF1 = F1Macro(YTest, YPred);

% 输出评估结果
fprintf('测试集准确性: %.2f%%\n', accuracy*100);
fprintf('Macro-F1评分: %.4f\n', macroF1);

最后，我们还可以使用训练好的模型对新图像进行分类。这里我们以读取一张图像的方式演示，您需要根据实际情况修改文件路径。

% 读取一张新图像
newImg = imread('新图像文件路径');

% 预测图像类别
inputSize = net.Layers(1).InputSize(1:2);
newImg = imresize(newImg, inputSize);
YPred = classify(net, newImg);

% 输出预测结果
fprintf('预测结果: %s\n', YPred);

好的，以上就是整个代码了。希望对您有所帮助！