基于对抗学习的多模态遥感图像融合分类模型构建方法、分类方法及相关装置

本发明涉及一种遥感图像识别技术领域，是一种基于对抗学习的多模态遥感图像融合分类模型构建方法、分类方法及相关装置，包括利用基于对抗学习网络和自注意力机制，提取训练数据集中各个样本的一级模态融合特征、二级模态融合特征和三级模态融合特征；引入对抗损失函数和交叉熵损失函数得到对应的对抗损失和交叉熵损失；利用对抗损失和交叉熵损失优化鉴别器和分类器。本发明利用基于对抗学习网络和自注意力机制提取模态融合特征，通过生成器和鉴别器之间的对抗训练，提取更精确的多模态融合特征的方式构建多模态遥感图像融合分类模型，使得得到的多模态遥感图像融合分类模型能够更加准确的对多模态遥感图像进行分类。