一种多尺度超像素级地物分类识别方法、设备、介质及产品

本申请公开了一种多尺度超像素级地物分类识别方法、设备、介质及产品，涉及图像处理领域。该方法包括对光学和雷达遥感图像分别进行主成分分析提取主成分特征图像；将主成分特征图像进行归一化，确定超像素聚类目标准则；采用多个分割尺寸，基于超像素聚类目标准则对主成分特征图像进行超像素分割；基于预处理后的光学和雷达遥感图像提取纹理、极化等特征，取分割各超像素包含的所有像素对应特征图像的像元均值作为每个超像素在不同特征图像上的特征值，将提取构成的多维特征值作为机器学习模型的输入，识别地物分类。本申请能够增强超像素分割的适应性和鲁棒性，更好地服务于多样化的分类任务和复杂场景，从而显著提升地物分类识别的精度和效率。