基于完全对齐样本的对比学习遥感影像基础模型构建方法

本发明提供一种基于完全对齐样本的对比学习遥感影像基础模型构建方法，涉及遥感技术领域，方法包括对遥感影像数据进行分块裁切，以获取预训练数据集和下游任务数据集；基于预训练数据集对基于完全对齐样本的对比学习模型进行预训练，以获取编码器；将下游任务数据集输入至预测模型中，以获得预测结果，预测模型基于编码器和解码器构建；对预测结果进行精度评价，以在基于精度评价结果对预测模型进行参数调整获得新预测模型后，利用新预测模型获得新的预测结果。可以有效避免随机裁切后出现假正样本对的情况，保证预测结果的准确性，同时精度评价操作还可以有效提升预测模型的预测精度，提高了基础模型的精确度和泛化性。