一种遥感跨场景可迁移性度量方法及相关装置

本发明属于遥感技术领域，特别涉及一种遥感跨场景可迁移性度量方法，通过根据遥感跨场景迁移任务构建应用场景，在特征空间中区分遥感地物的前景类和背景类，避免了不同类别特征混淆对可迁移性度量有效性的影响；同时，对特征空间中各个维度的特征差异施加权重，根据不同维度特征在地物要素分类中的重要性进行合理调整，有效提高了可迁移性度量与迁移后精度损失的稳定相关性。本发明一种全新的面向地表要素智能分类的神经网络跨场景可迁移性度量方法，解决上述阻碍可迁移性度量在遥感领域发展的关键性问题，从而引导迁移模型在遥感更大区域、更多尺度中的研发和应用，为遥感技术在更广泛领域的应用提供有力的技术支持。