基于多模态特征融合的遥感图像分类系统及方法与流程

1.基于多模态特征融合的遥感图像分类系统，其特征在于：该系统包括：预处理模块、早期融合分类模块、特征工程模块以及模型融合分类模块；

2.根据权利要求1所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类系统，其特征在于：所述预处理模块包括：模态定义单元、数据准备单元以及特征提取单元；

3.根据权利要求1所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类系统，其特征在于：所述早期融合分类模块包括：特征融合单元、模型训练a单元以及分类预测a单元；

4.根据权利要求1所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类系统，其特征在于：所述特征工程模块包括：特征降维单元以及特征组合单元；

5.根据权利要求1所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类系统，其特征在于：所述模型融合分类模块包括：模型融合单元、模型训练b单元、分类预测b单元以及加权分类单元；

6.基于多模态特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于：在步骤s1中，定义遥感图像分类所使用的模态为：{modal1,modal2,…,modaln}；

8.根据权利要求7所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于：在步骤s2中，对特征进行早期融合具体方式为：

9.根据权利要求8所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于：在步骤s3中，使用斯皮尔曼等级相关系数来判断特征对各分类概率的影响：

10.根据权利要求9所述的基于多模态特征融合的遥感图像分类方法，其特征在于：在步骤s5中，对于每一个未知样本，按照v种分类以及分类对应的特征将其分为v种不同的特征组合；每个样本v种特征组合经过分类后输出每一种分类的预测概率；分类v对应特征分类结果中预测为分类v的概率pv权重设置为q，其余分类对应特征分类结果中预测为分类v的概率p1～pv-1,pv+1～pv权重为则分类v的预测分类概率为计算v个分类的预测概率，选取最大值对应的分类作为最终分类结果。