一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法

摘要

本发明公开了一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法，获取当前时刻的待分类遥感图像数据集和遥感图像训练数据集；其中，待分类遥感图像数据集中的图像类别大于遥感图像训练数据集中的图像类别；采用遥感图像训练数据集对上一时刻的遥感图像分类模型进行训练；通过训练后的遥感图像分类模型对待分类遥感图像数据集进行分类；本发明通过使用遥感图像训练数据集对上一时刻的遥感图像分类模型进行更新，并且在更新的过程中向损失函数中加入第二损失函数，可以使得遥感图像分类模型保留对原有遥感图像的分类精度，进而提升了遥感图像分类模型的泛化能力。