Python是一種開放源碼語言，為遙感科學家提供了一種強大的工具來處理和分析遙感數據。遙感分類圖即是其中一種處理遙感數據的應用。下面我們將簡要介紹一下Python如何用于制作遙感分類圖。

#首先需要安裝一些常用的Python包，如numpy, matplotlib等
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans, SpectralClustering
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#讀取需要分類的遙感圖像數據
img = plt.imread('img.tif')
img_shape = img.shape
#將圖像矩陣轉換為二維數組，便于分類處理
data = img.reshape((-1,3))
#對圖像數據進行分類操作，這里使用Kmeans算法進行分類
n_clusters = 5
cls = KMeans(n_clusters=n_clusters)
cls.fit(data)
#獲取分類結果并轉換為二維數組
labels = cls.labels_
labels = labels.reshape(img_shape[0], img_shape[1])
#繪制分類后的遙感圖像
plt.imshow(labels)
plt.show()
#評估分類效果
gt = plt.imread('gt.tif')
gt = gt[:,:,0]
cnf = confusion_matrix(gt.flatten(), labels.flatten())
print(cnf)

以上就是Python制作遙感分類圖的簡單操作流程。首先需要安裝常用的包，然后讀取需要分類的遙感圖像數據并將其轉換為二維數組，進行分類操作，然后將分類結果轉換為二維數組繪制成圖像，并可以通過評估分類效果來驗證分類算法的準確度。