多光谱图像地物分类方法、系统、介质及终端

本发明提供一种多光谱图像地物分类方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：对多光谱图像进行预处理，获取样本集；构建地物分类网络模型；基于所述样本集对所述地物分类网络模型进行训练；基于训练好的地物分类网络模型，对待分类的多光谱图像进行地物分类；本发明通过深度可分离卷积减少参数数量，降低地物分类网络模型计算复杂度，解决了现有深度学习方法应用到多光谱图像时产生维度爆炸、计算复杂度过高而导致无法完成分类的问题；提出了一种具有多层编码‑解码结果的地物分类网络模型，以编码器提取多层特征，以解码器配合前端编码的不同层次特征进行恢复，实现了可靠的地物分类。
中国科学院上海高等研究院
屈辰阳 | 汪鸣泉 | 王茂华