一种基于熵融合与高斯判别分析的视觉语言遥感图像分类方法

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于熵融合与高斯判别分析的视觉语言遥感图像分类方法，包括：S1、准备遥感图像的数据集：数据集包括已知类别名的遥感图像训练集和未知类别名的遥感图像数据集；S2、自监督学习：利用预训练的自监督视觉编码器访问遥感图像数据集，让自监督学习模型学习遥感图像的地物纹理特征；S3、高斯判别分析：基于高斯分布假设优化最终预测值的类别特征分布和决策边界，对视觉语言模型预测的不均衡类别进行先验校正；S4、基于熵融合的多分支训练：通过熵值加权对高熵样本赋予动态权重，结合幂次缩放策略，引导模型重点关注复杂地物区域。本发明提升对难分类样本的适应能力和分类性能。