基于深度学习的遥感影像自动解译方法、装置、设备、及介质

本发明提供了一种基于深度学习的遥感影像自动解译方法、装置、设备、及介质，通过获取同一传感器卫星在不同区域、不同时期的多期遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；调用预训练的卷积神经网络对所述多期遥感影像进行多层卷积和池化操作以生成不同层次的特征图，并对所述不同层次的特征图进行融合成地物目标的综合表征，调用预训练的分类器对所述地物目标的综合表征进行分类，以生成分类结果，并将分类结果进行整合操作后，以表格的形式进行输出，其中，整合操作包括对所述分类结果的为每种类型的扰动图斑分配不同的颜色、使用不同的形状对扰动图斑进行标注、以及描绘出每个扰动图斑的边界，解决了人工解译效率低下，且准确性不高的问题。