一种基于联邦学习的遥感图像处理方法、系统及相关设备

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于联邦学习的遥感图像处理方法、系统及相关设备，其方法包括：各个参与方获取遥感图像数据，并将数据进行预处理；各个参与方基于预处理后的数据进行本地模型训练后基于训练好的模型提取初始参数，并将进行加密，发送至聚合端；聚合端将接收到的密文进行解密后得到初始参数，利用多目标优化算法确定最优校正方案，并根据最优校正方案对各个参与方的遥感图像数据进行校正；根据校正后的遥感图像数据提取目标特征向量集，通过贝叶斯模型对目标特征向量集进行聚合，生成目标参数；将目标参数分发给各个参与方，使得各个参与方更新本地模型，并执行多次迭代操作，有效提高图像的处理效率和准确率。