一种面向对象城市遥感影像的高精度分类方法

本发明公开了一种面向对象城市遥感影像的高精度分类方法，涉及遥感影像分类领域，包括获取LCZ矢量样本，并基于GEE平台，构建矢量样本库，得到样本数据集；根据样本数据集，通过耦合Transformer架构和卷积神经网络，构建LCZ分类模型；获取城市局地气候区遥感影像；通过多尺度分割算法、反演地表温度和不透水面驱动算法，对城市局地气候区遥感影像进行分割聚合，得到城市局地气候区遥感影像的精细单元；根据样本数据集中图像与精细单元的重叠率，确定精细单元的最优图像块尺寸，并提取最优图像块输入至LCZ分类模型中，得到分类结果。本发明实现了对城市局地气候区遥感影像的分类，降低了分类难度，提高了分类精度。