一种基于推理分割的土地覆盖分类方法

本发明公开了一种基于推理分割的土地覆盖分类方法，涉及遥感影像推理分割和深度学习技术领域，包括训练样本集建立、多尺度特征提取子模块设计、跨模态特征融合模块设计、基于推理分割的土地覆盖分类模型结构设计、基于推理分割的土地覆盖分类模型训练、模型性能评估和指标分析。本发明实现了遥感影像特征和语义信息的有效结合，提升了对不同地物目标的差异化认知能力。同时，取得了具有实用价值的遥感影像土地覆盖智能分类技术，显著降低了专业技术门槛，实现了遥感影像解译的智能化和普适化，为各领域用户提供了便捷的遥感信息获取方法。