基于因果一致和域敏通道感知的遥感图像小样本目标识别方法

本发明具体涉及一种基于因果一致和域敏通道感知的遥感图像小样本目标识别方法，包括：获取遥感图像数据集，将数据集划分为训练集和测试集，构建多个不同的小样本学习任务；构建深度学习网络，包括主网络和子网络；基于全局语义特征和局部语义特征计算因果一致性损失；基于小样本学习任务构造新域图像，基于新域图像的全局语义特征计算结构偏差弱化损失；结合因果一致性损失、结构偏差弱化损失和交叉熵损失，更新网络参数；使用训练完成的子网络进行部署测试，输出目标识别结果。本发明方法在跨域遥感图像智能解译过程中，识别并保留对域偏移鲁棒的网络结构，并有效提取与目标类别具备因果关联的关键特征，根据少量目标域样本进行精准的目标识别。