基于多源数据注意力特征融合的典型地物目标分割方法

本发明公开了一种基于多源数据注意力特征融合的典型地物目标分割方法，包括步骤如下：(1)获取包含高分辨率光学图像、SAR图像和对应的语义标签图像的数据集，并进行预处理；(2)构建基于多源数据注意力特征融合的典型地物目标分割模型，实现典型地物目标语义分割；(3)将步骤(1)获取的预处理后数据集作为步骤(2)构建的模型的输入，基于加权的交叉熵损失函数训练模型，实现基于多源数据的典型地物目标分割。本发明综合考虑SAR与光学数据对于不同地物目标的观测优势，提出了一种基于注意力机制的自适应融合算法，更好地结合光学图像和SAR图像各自的优势特征，从而在地物分类领域实现更好的语义分割效果。