摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的遥感影像地物分类方法及系统，包括采集预设区域的遥感影像，对所述遥感影像进行预处理；对所述相关数据修正所述遥感影像获得修正影像，对所述修正影像进行多模态特征提取获得影像特征；所述影像特征包括光谱特征、空间特征、纹理特征和极化特征；对所述影像特征进行融合比对获得比对数据，采用所述比对数据构建遥感影像地物分类模型；根据分类误差优化所述遥感影像地物分类模型，将待分类数据输入所述遥感影像地物分类模型，输出分类结果。该方法不仅可以提高遥感影像地物分类的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于遥感影像地物分类系统中。
