使用Python进行卫星图像分类的深度学习

卫星图像分类是利用深度学习技术对卫星图像进行自动分类的过程。深度学习是一种机器学习方法，通过构建和训练神经网络模型来实现自动特征提取和分类。Python是一种流行的编程语言，具有丰富的机器学习和深度学习库，如TensorFlow和Keras，使得在Python环境下进行卫星图像分类变得更加便捷。

在本文中，我们将使用Python和Keras库来进行卫星图像分类的深度学习。首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含已标记的卫星图像样本和它们对应的分类标签。测试数据集用于评估训练模型的性能。

接下来，我们需要构建深度学习模型。在本例中，我们将使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它在图像分类任务中表现出色。以下是一个简单的CNN模型示例：

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