城市规划中的深度学习应用：基于卷积神经网络的遥感影像分析

深度学习技术在城市规划领域的应用日益广泛，其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的遥感影像分析成为一种重要的手段。通过利用卫星获取的高分辨率遥感影像数据，结合深度学习算法，可以实现对城市空间的自动识别、分类和分析。本文将介绍如何使用卷积神经网络进行城市规划中的遥感影像分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备适用于训练的遥感影像数据集。这些数据集包含了高分辨率的卫星影像以及相应的标签信息，标注了影像中的不同地物类别，如建筑物、道路、绿地等。可以使用开源的数据集，如ISPRS Potsdam和ISPRS Vaihingen数据集，或者自行收集和标注数据。

接下来，我们使用Python编程语言和深度学习框架来实现卷积神经网络模型。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用Keras库构建一个基本的卷积神经网络模型：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D