一种面向小数据集的高分辨率遥感影像场景分类的方法

摘要

本发明实施例公开了一种面向小数据集的高分辨率遥感影像场景分类的方法，建立了一个三个尺度、三个通道的端对端多尺度卷积联合神经网络模型。本方法共分为三个步骤，步骤一将图像尺寸大小为N×N的遥感影像，按照三个尺度进行随机子区域提取，提取后图像子区域大小分别为N/2×N/2、N/4×N/4和N/8×N/8，作为多通道卷积特征提取器输入；步骤二，建立一种融合多尺度和多通道的特征联合网络，将不同尺度的特征进行两两融合增强，实现高层特征的联合增强表达；步骤三，联合损失函数对场景的联合增强的高层特征进行分类。本发明实现在小样本训练集上的高精度分类，在小样本数据集中的高层特征表达能力和计算速度显著提高。