耦合多层级特征与先验知识的局地气候区分类方法及系统

专利主权项内容

1.一种耦合多层级特征与先验知识的局地气候区分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对遥感影像进行归一化处理和裁切处理，获得统一大小的图像块；步骤2：将裁剪后的影像块输入耦合多层级特征和先验知识的局地气候区分类网络，进行LCZ分类；所述耦合多层级特征和先验知识的局地气候区分类网络，由局部多尺度特征提取模块，全局多尺度特征提取模块，多层级特征融合模块和先验知识耦合模块组成；影像块首先分别通过所述局部多尺度特征提取模块和全局多尺度特征提取模块获取输入影像块的全局和局部特征以及多尺度特征；然后通过LCZ多层级特征融合模块对全局和局部特征以及多尺度特征进行融合，获得初步LCZ分类结果；最后通过LCZ先验知识耦合模块对初步LCZ分类结果进行优化，最终实现高精度的LCZ分类；步骤3：将获得的每个影像块分类结果，按照其原始影像中的相对位置进行拼接，获得最终整幅影像的局地气候区分类结果。