基于多尺度特征融合与注意力机制的水体分类方法及系统

本发明涉及水体分类与监督技术领域，具体涉及一种基于多尺度特征融合与注意力机制的水体分类方法及系统，包括：获取经碎片合并的水体数据集，并将其与OSM开放街区数据进行空间连接操作，得到融合水体数据集；基于融合水体数据集进行数据预处理，基于预处理数据集进行分层随机抽样，得到分层划分子集；将分层划分子集输入至HCTC卷积变换器混合模型中进行训练，HCTC卷积变换器混合模型基于改进ResNet‑18的卷积‑残差特征提取器，通过分层步长控制以及残差块级联，以逐层提取出水体形态特征，且引入了Transformer编解码器模块，通过窗口自注意力机制捕获水体图像周边信息，实现多尺度特征融合；将待分类的水体数据输入至训练好的水体分类模型中，得到水体类别预测结果。