基于深度学习的多模态遥感影像高层特征融合分类方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的多模态遥感影像高层特征融合分类方法，其包括以下步骤：多模态遥感数据集的预处理，制作高层特征提取器的训练集、验证集、测试集，用于高层特征提取器模型参数的构建；多模态高层特征提取器的模型构建，用于提取多个模态遥感影像的高层特征；多模态遥感影像高层特征的提取与存储，用于多分类器的训练、验证与测试；高层特征融合算法，用于制作分类器的训练集、验证集与测试集；分类器模型参数的构建，用于新产生的数据集的分类。本发明通过深度学习可以在遥感影像地物分类中取得显著效果，适用于复杂、海量的遥感影像分类，具有精度高、快速、高效、安全的特点，从而提高遥感影像的利用率以及遥感影像的利用价值。