一种基于PSPNet的遥感数据土地覆盖分类方法

摘要

本发明公布了一种基于PSPNet的遥感数据土地覆盖分类方法，采用多尺度融合分割模块构造多尺度特征，对土地覆盖类型进行分析，快速建立辨识模型，通过自适应损失算法，弥补样本稀疏类别不平衡造成的信息损失，自适应样本权重，采用预训练网络迁移的方法，通过图像数据库丰富样本多样性，实现对不同类型雷达遥感图像的辨识分割，其算法复杂度低，计算周期短，可适应样本稀疏不平衡下的遥感图像，并对其像素点进行精准语义分割，将土地图片进行区域类型分类，在图像处理领域具有普适性和高可移植性。