一种用于土地覆盖分类问题的多级特征聚合系统及方法

摘要

本发明公开了遥感技术领域的一种用于土地覆盖分类问题的多级特征聚合系统及方法，包括：获取土地覆盖数据集；将土地覆盖数据集中的训练集输入预先构建的多级特征聚合网络进行迭代训练，所述多级特征聚合网络包括编码器、解码器和全局依赖模块，所述全局依赖模块位于编码器和解码器的中间，通过学习亲和力矩阵码器和解码器的中间，获取所有位置之间的权重值并过滤冗余通道信息；迭代训练结束后，保存训练好的最佳模型权重；重新加载最佳模型权重，对土地覆盖数据集中的测试集预测分割结果。本发明提高了对高分辨率遥感图像的分割精度，分割效果改善明显。