基于多指标卷积自编码器的PolSAR地物精细分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多指标卷积自编码器的PolSAR地物精细分类方法，包括：1.对PolSAR数据进行预处理和切片操作；2.通过卷积和池化操作提取PolSAR图像的特征图，将得到的特征图输入MI‑SE模块来计算多指标，获得输入特征图各维度的权重；3.根据分配给输入特征图的权重对特征图的重要性进行加权得到最终特征；4.将最终特征输入分类器得到预测结果，并与真实结果对比，完成模型的训练过程；5.将待分类的PolSAR图像输入训练好的多指标卷积自编码器模型，得到分类结果。本发明能提高PolSAR地物特征表征的完整性和细腻性，获得更高的分类精度和分类效率，具有较好的工程应用价值。