Python卷积神经网络遥感影像

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种主要用于图像识别的深度学习模型。在遥感影像中，CNN也可以应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

以下是一个简单的Python代码示例，用于构建一个基本的遥感影像CNN模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_images, test_labels))

这个模型包含了3个卷积层和3个池化层，最终输出一个二分类结果。在训练之前，需要准备好训练集和测试集的遥感影像数据和对应的标签。可以使用Keras等深度学习框架来加载和预处理数据。