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深度学习在卫星遥感图像分类中的应用

news 2025/10/4 8:41:28

【实战项目】基于 PyTorch 的卫星遥感图像分类系统：从环境搭建到部署优化（附完整代码 + GUI 界面 + 多模型对比）

下载链接：基于深度学习的卫星遥感图像分类系统（训练测试代码完整版，已完成训练，可直接使用）（亲测好用）资源-CSDN下载

前言：为什么要做卫星遥感图像分类？

在当今 “空天地一体化” 监测的大背景下，卫星遥感技术已成为国土规划、环境监测、灾害应急、农业估产等领域的核心支撑。而遥感图像分类作为遥感数据解译的关键环节，其目标是将遥感图像中的每个像素或区域映射到特定的地物类别（如耕地、建筑、森林、机场等），为后续的决策分析提供结构化数据。

传统的遥感分类方法（如 SVM、随机森林）依赖人工设计特征（如纹理、光谱指数），不仅耗时耗力，还难以应对高分辨率遥感图像中复杂的地物特征。随着深度学习的发展，基于 CNN 的图像分类技术凭借强大的自动特征提取能力，在遥感领域实现了精度的跨越式提升。

本文将带大家从零搭建一个基于 PyTorch 的卫星遥感图像分类系统，不仅包含 ResNet、VGG 等经典模型的实现，还开发了可视化 GUI 界面，支持 “一键训练 - 实时可视化 - 结果分析” 全流程，即使是新手也能快速上手。文末附完整代码和避坑指南，可直接用于课程设计、毕业设计或实际项目开发！

一、项目整体架构：技术栈与核心功能

在开始编码前，我们先明确项目的技术选型和架构设计 —— 好的架构能让后续开发事半功倍，也便于后期扩展。

1.1 技术栈选型理由

模块技术选型选型理由
深度学习框架PyTorch动态计算图便于调试，生态丰富（预训练模型多），对初学者友好，支持 GPU 加速
数据处理OpenCV、PIL、NumPyOpenCV 擅长遥感图像（.tif 格式）读取，PIL 处理图像变换，NumPy 做数值计算
可视化Matplotlib、Seaborn绘制损失曲线、混淆矩阵，支持实时更新；Seaborn 美化图表，提升可读性
GUI 界面TkinterPython 内置库，无需额外安装，轻量高效，适合快速搭建桌面应用
评估指标Scikit-learn提供 precision、recall、f1-score、混淆矩阵等开箱即用的评估工具

1.2 系统核心功能模块

本系统并非简单的 “模型训练脚本”，而是一个完整的 “数据 - 训练 - 可视化 - 部署” 闭环工具，核心功能分为 5 大模块：

  1. 数据管理模块：支持遥感图像加载（.tif 格式）、自动划分训练 / 测试集、数据增强（适配遥感图像特性）；
  2. 模型管理模块：集成 ResNet18/ResNet50/VGG16 三种经典模型，支持预训练权重加载、冻结 / 微调策略；
  3. 训练控制模块：实时调整训练参数（epoch、batch size、学习率），支持断点续训、最佳模型自动保存；
  4. 可视化模块：训练过程中实时绘制损失曲线 / 准确率曲线，测试后生成混淆矩阵、分类报告；
  5. GUI 交互模块：图形化界面替代命令行操作，支持 “选择数据集 - 启动训练 - 查看结果” 全流程可视化操作。

二、环境搭建：手把手避坑指南（Windows/Linux/Mac 通用）

环境配置是很多新手的 “第一道坎”，尤其是 PyTorch 与 CUDA 的版本匹配问题。本节将分系统给出详细步骤，确保大家一次配置成功。

2.1 基础环境要求

  • 操作系统：Windows 10+/Linux（Ubuntu 18.04+/CentOS 7+）/MacOS 12+
  • Python 版本：3.7~3.9（注意：Python 3.10 + 对部分老版本依赖兼容性较差，建议优先选 3.8）
  • GPU 要求（可选）：NVIDIA 显卡（支持 CUDA 10.2/11.3/11.6，显存≥4G）；无 GPU 则用 CPU 训练（速度较慢，适合小模型测试）

2.2 Windows 系统环境配置步骤

步骤 1：安装 Python 与 Git
  1. 下载 Python 3.8：从Python 官网下载（勾选 “Add Python 3.8 to PATH”，避免手动配置环境变量）；
  2. 验证 Python 安装：打开 CMD，输入python --version，显示 “Python 3.8.10” 即成功；
  3. 安装 Git：从Git 官网下载，默认下一步安装，CMD 输入git --version验证。
步骤 2：创建虚拟环境（避免依赖冲突）

虚拟环境是 Python 项目的 “标配”，能隔离不同项目的依赖版本（比如 A 项目用 PyTorch 1.10，B 项目用 PyTorch 2.0）。

  1. 打开 CMD，进入任意工作目录（如D:\Projects）：

    bash

    cd D:\Projects
  2. 创建虚拟环境（命名为remote_sensing_env）：

    bash

    python -m venv remote_sensing_env
  3. 激活虚拟环境：

    bash

    # 注意：路径要和你创建的虚拟环境一致
remote_sensing_env\Scripts\activate
    激活成功后，CMD 前缀会显示(remote_sensing_env)。
步骤 3：安装 PyTorch（含 CUDA 支持）

PyTorch 的安装必须匹配 CUDA 版本，否则无法使用 GPU 加速。

  1. 查看 GPU 支持的 CUDA 版本：

    • 右键桌面→NVIDIA 控制面板→帮助→系统信息→组件→查看 “NVIDIA CUDA” 后的版本（如 “11.6”）；
    • 若没有 NVIDIA 显卡，直接安装 CPU 版本。

  2. 安装 PyTorch：

    • 打开PyTorch 官网，根据 CUDA 版本选择命令（以 CUDA 11.6 为例）：

      bash

      # CUDA 11.6版本（建议用国内源加速）
pip3 install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116# CPU版本（无GPU时用）
pip3 install torch==1.12.1+cpu torchvision==0.13.1+cpu torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
    • 验证 PyTorch 是否支持 GPU：

      bash

      python
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())  # 输出True表示GPU可用，False表示不可用
步骤 4：安装项目依赖
  1. 克隆项目代码（假设项目地址为https://github.com/xxx/RemoteSensingClassification.git，替换为实际地址）：

    bash

    git clone https://github.com/xxx/RemoteSensingClassification.git
cd RemoteSensingClassification
  2. 安装依赖（requirements.txt内容见下文）：

    bash

    # 用国内源（阿里云）加速安装，避免超时
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2.3 Linux（Ubuntu）系统环境配置

Linux 环境主要差异在 CUDA 安装和虚拟环境激活，其他步骤与 Windows 类似：

  1. 安装 Python 3.8：

    bash

    sudo apt update
sudo apt install python3.8 python3.8-venv python3.8-pip
  2. 创建并激活虚拟环境：

    bash

    python3.8 -m venv remote_sensing_env
source remote_sensing_env/bin/activate  # Linux激活命令
  3. 安装 CUDA（以 11.6 为例）：
    • 参考NVIDIA 官网，或用命令行安装：

      bash

      sudo apt install nvidia-driver-515  # 对应CUDA 11.6的驱动版本
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
sudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
    • 配置 CUDA 环境变量：

      bash

      echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  4. 后续安装 PyTorch 和依赖与 Windows 一致。

2.4 MacOS 系统环境配置（含 M 芯片）

MacOS（尤其是 M1/M2 芯片）不支持 NVIDIA CUDA，只能用 CPU 或 MPS（Metal 加速）训练：

  1. 安装 Python 3.8：用Homebrew安装：

    bash

    brew install python@3.8
  2. 创建虚拟环境：

    bash

    python3.8 -m venv remote_sensing_env
source remote_sensing_env/bin/activate
  3. 安装 PyTorch（支持 MPS 加速）：

    bash

    pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  4. 验证 MPS 加速：

    bash

    python
>>> import torch
>>> print(torch.backends.mps.is_available())  # 输出True表示MPS可用

2.5 requirements.txt完整依赖清单

txt

# 基础数据处理
numpy==1.23.5
pandas==1.5.3
opencv-python==4.6.0.66
Pillow==9.4.0
scikit-image==0.19.3# 深度学习框架
torch==1.12.1
torchvision==0.13.1# 可视化工具
matplotlib==3.6.3
seaborn==0.12.2
tqdm==4.64.1  # 显示训练进度条# 评估与工具
scikit-learn==1.2.2
joblib==1.2.0  # 保存模型
python-dotenv==1.0.0  # 环境变量管理# GUI界面
tkinter==0.1.0  # Python3.8自带，若缺失可安装

三、数据集深度解析：UC Merced Land Use 数据集

选择合适的数据集是模型训练的前提。本项目选用UC Merced Land Use 数据集—— 遥感图像分类领域的 “入门标杆数据集”，由加州大学默塞德分校发布，适合验证模型性能。

3.1 数据集背景与特点

  • 发布机构：加州大学默塞德分校（University of California, Merced）
  • 数据来源：美国地质调查局（USGS）的高分辨率卫星图像（分辨率 1 英尺 / 像素，约 0.3 米）
  • 数据集规模：21 个地物类别，每个类别 100 张图像，共 2100 张图像
  • 图像规格：256×256 像素，3 通道（RGB），.tif 格式（遥感图像常用格式）
  • 类别列表：涵盖农业、交通、建筑、自然景观等典型地物，具体如下：

    plaintext

    agricultural（农业用地）、airplane（机场）、baseballdiamond（棒球场）、beach（海滩）、buildings（建筑群）、
chaparral（灌木丛）、denseresidential（高密度住宅）、forest（森林）、freeway（高速公路）、golfcourse（高尔夫球场）、
harbor（港口）、intersection（十字路口）、mediumresidential（中密度住宅）、mobilehomepark（移动房屋公园）、
overpass（立交桥）、parkinglot（停车场）、river（河流）、runway（跑道）、sparseresidential（低密度住宅）、
storagetanks（储油罐）、tenniscourt（网球场）

3.2 数据集结构与预处理

3.2.1 数据集目录结构

项目中已整理好数据集，目录结构如下（无需手动调整，直接使用）：

plaintext

UCMerced_LandUse/├── agricultural/  # 农业用地类别（100张.tif）│   ├── agricultural00.tif│   ├── agricultural01.tif│   └── ...├── airplane/      # 机场类别（100张.tif）├── ...（共21个类别文件夹）└── train_test_split.txt  # 预划分的训练/测试集索引（可选）
3.2.2 数据预处理核心步骤

遥感图像的预处理直接影响模型性能，本项目在data_utils.py中实现了 3 个关键步骤：

  1. 图像格式转换与读取：

    • 遥感图像常用.tif 格式，OpenCV 的cv2.imread()默认读取 BGR 通道，需转换为 RGB（与模型输入一致）；
    • 代码实现：

      python

      运行

      import cv2
import numpy as npdef read_tif_image(path):"""读取.tif格式遥感图像，转换为RGB通道"""img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)  # 读取BGR格式img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换为RGBimg = np.array(img, dtype=np.float32)  # 转为float32，避免溢出return img

  2. 图像归一化：

    • 预训练模型（如 ResNet、VGG）在 ImageNet 数据集上训练时，使用了固定的均值和标准差，因此需对遥感图像做相同归一化：

      python

      运行

      def normalize_image(img):"""归一化：基于ImageNet均值和标准差"""mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])  # ImageNet均值std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])   # ImageNet标准差img = (img / 255.0 - mean) / std  # 先归一化到[0,1]，再减均值除标准差return img.transpose(2, 0, 1)  # 转换为CHW格式（PyTorch要求）

  3. 数据增强（适配遥感图像特性）：

    • 遥感图像的地物特征具有 “旋转不变性”（如机场、网球场旋转后仍可识别），但 “尺度不变性” 较弱（如小面积建筑易与其他类别混淆），因此设计以下增强策略：

      增强操作参数设置目的
      随机裁剪从 256×256 裁为 224×224适配预训练模型输入尺寸，增强模型对局部特征的敏感性
      随机水平翻转概率 0.5增加样本多样性，避免模型对左右方向的依赖
      随机垂直翻转概率 0.3遥感图像中垂直方向不影响分类（如河流上下翻转仍为河流）
      随机旋转±15 度，填充黑色适应遥感图像中地物的任意方向，避免模型对角度的过拟合
      亮度 / 对比度调整亮度 ±0.2，对比度 ±0.1模拟不同光照条件下的遥感图像（如阴天、晴天），提升模型鲁棒性

    • 代码实现（data_utils.py中的RemoteSensingDataset类）：

      python

      运行

      from torch.utils.data import Dataset
import random
import cv2class RemoteSensingDataset(Dataset):def __init__(self, image_paths, labels, is_train=True):self.image_paths = image_pathsself.labels = labelsself.is_train = is_train  # 区分训练/测试集（测试集不增强）def __len__(self):return len(self.image_paths)def __getitem__(self, idx):# 1. 读取图像img_path = self.image_paths[idx]img = read_tif_image(img_path)label = self.labels[idx]# 2. 训练集数据增强if self.is_train:# 随机裁剪（256→224）h, w = img.shape[:2]crop_size = 224top = random.randint(0, h - crop_size)left = random.randint(0, w - crop_size)img = img[top:top+crop_size, left:left+crop_size, :]# 随机水平翻转if random.random() > 0.5:img = cv2.flip(img, 1)# 随机垂直翻转if random.random() > 0.7:img = cv2.flip(img, 0)# 随机旋转（±15度）angle = random.randint(-15, 15)h, w = img.shape[:2]M = cv2.getRotationMatrix2D((w/2, h/2), angle, 1)img = cv2.warpAffine(img, M, (w, h), borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=(0,0,0))# 亮度调整if random.random() > 0.5:brightness = random.uniform(0.8, 1.2)img = img * brightnessimg = np.clip(img, 0, 255)  # 防止像素值溢出# 3. 测试集仅裁剪中心区域（避免随机误差）else:h, w = img.shape[:2]crop_size = 224top = (h - crop_size) // 2left = (w - crop_size) // 2img = img[top:top+crop_size, left:left+crop_size, :]# 4. 归一化并转换为Tensorimg = normalize_image(img)img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32)label = torch.tensor(label, dtype=torch.long)return img, label

3.3 训练 / 测试集划分

为保证实验的公平性，采用固定比例划分：训练集占 70%（1470 张），测试集占 30%（630 张），划分时确保每个类别的样本比例一致（即每个类别 70 张训练、30 张测试）。

划分代码（data_utils.py中的split_train_test函数）：

python

运行

import os
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef split_train_test(data_root, test_size=0.3, random_state=42):"""划分训练集和测试集"""# 1. 获取所有类别classes = os.listdir(data_root)classes.sort()  # 保证类别顺序固定class_to_idx = {cls: idx for idx, cls in enumerate(classes)}# 2. 收集所有图像路径和标签image_paths = []labels = []for cls in classes:cls_dir = os.path.join(data_root, cls)for img_name in os.listdir(cls_dir):if img_name.endswith('.tif'):img_path = os.path.join(cls_dir, img_name)image_paths.append(img_path)labels.append(class_to_idx[cls])# 3. 按类别分层划分（stratify参数保证类别比例）train_paths, test_paths, train_labels, test_labels = train_test_split(image_paths, labels, test_size=test_size, random_state=random_state, stratify=labels)return train_paths, test_paths, train_labels, test_labels, class_to_idx

计算机科学与技术学院

课程设计任务书

设计题目

深度学习在卫星遥感图像分类中的应用

已知技术参数和设计要求

卫星遥感图像分类是地理信息系统（GIS）和环境监测中的重要技术。本设计要求构建一个基于深度学习的卫星遥感图像分类系统，能够自动识别卫星遥感图像中的不同地物类型，为城市规划、环境监测等提供数据支持。

设计要求：

  1. 数据集准备：使用公开的卫星遥感图像数据集（如UC Merced Land Use Dataset）进行训练和测试。
  2. 深度学习模型选择：选择合适的深度学习模型（如CNN）进行卫星遥感图像分类。
  3. 图形界面设计：设计一个用户交互界面，包含图像上传、分类结果显示、模型选择等功能。
  4. 模型训练与测试：实现模型的训练过程，并对测试集进行准确率评估。
  5. 系统实现：将训练好的模型集成到用户交互界面中，实现卫星遥感图像的自动分类。
  6. 文档撰写：撰写课程设计说明书，详细记录设计过程、实验结果和结论。

设计内容与步骤

1. 学习深度学习基础和卫星遥感图像分类相关知识：了解深度学习的基本原理，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，以及卫星遥感图像分类的基本要求。

2. 数据集的收集与预处理：下载并整理卫星遥感图像数据集，进行必要的预处理，如图像大小调整、归一化等。

3. 深度学习模型的设计与训练：设计并实现深度学习模型，使用数据集进行训练，并对模型进行调优。

4. 用户交互界面的设计与实现：设计并实现用户交互界面，使用户能够方便地上传卫星遥感图像并查看分类结果。

5. 系统集成与测试：将训练好的模型集成到用户界面中，进行系统测试，确保系统的稳定性和准确性。

6. 撰写课程设计说明书：详细记录整个设计过程，包括设计思路、实现方法、实验结果和结论。

设计工作计划与进度安排
  1. 深度学习基础和卫星遥感图像分类相关知识学习：      4小时

2. 数据集的收集与预处理：                            4小时

3. 深度学习模型的设计与训练：                       10小时

4. 用户交互界面的设计与实现：                        8小时

5. 系统集成与测试：                                  8小时

6. 课程设计说明书撰写：                             10小时

设计考核要求

1.中期检查35％

2.演示答辩40％

3.课程设计说明书25％

指导教师（签字）：                    教研室主任（签字）：

http://www.dtcms.com/a/438964.html

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