一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法

本发明涉及一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法。本发明包括以下步骤：构建多模态遥感影像分割任务数据集和合成任务数据集；构建基于高光谱和激光雷达数据融合的分割网络；构建基于地物分类图和多光谱影像的高光谱合成网络；构建包括分割与合成的循环双任务互惠学习框架；训练基于循环双任务互惠学习的多模态影像分割网络及结果获取。与现有技术相比，本发明通过循环双任务互惠学习框架，使得分割网络与合成网络相互促进，有效提升了分割结果的细节保留及跨模态特征的一致性，并且增强了网络在模态缺失情况下的适应性，能够在信息不全和模态不对齐的情况下提供稳定的分割效果，适用于多源遥感数据融合处理及影像分割任务。