基于深度学习的多源遥感图像地物分类方法及系统

本发明涉及多源遥感图像处理技术领域，具体公开了基于深度学习的多源遥感图像地物分类方法及系统，包括：根据实际需求与应用场景，从选取的不同数据源获取多源遥感图像，并明确定义各类地物的边界；基于各类地物的边界，通过引入多注意力机制的多层次卷积操作，捕捉和提取多源遥感图像中的多尺度特征；结合多尺度卷积神经网络与自适应注意力机制，从多源遥感图像中提取不同尺度空间光谱特征；本发明通过引入多层次卷积操作和多注意力机制，有效从不同尺度、不同来源的遥感图像中提取丰富的特征，并且融合多尺度卷积神经网络与自适应注意力机制，不仅提取多种空间光谱特征，还揭示了特征之间的语义联系。