一种基于分层掩码对抗网络的多源遥感跨域分类方法

本发明公开了一种基于分层掩码对抗网络的多源遥感跨域分类方法，包括以下步骤：S1：基于掩码图像建模思想，搭建分层对称掩码自编码器结构，通过多模态掩码学习和无监督训练，实现多模态多尺度特征提取；S2：构建模态内增强模态间交互模块，并集成到分层解码器，以辅助分层对称掩码自编码器结构充分利用多模态互补信息，实现跨模态重构和多模态融合；S3：设计端到端分类头和对抗域自适应模块，实现细粒度类别语义对齐，挖掘不同场景多源遥感图像之间的跨模态、跨尺度与跨域相关性，提取域不变多模态融合特征；解决了掩码自编码器用于跨场景多源遥感图像端到端协同分类的问题。