【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，更具体地，涉及一种遥感图像的聚类方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、遥感图像，是通过各种传感器获取信息的产物，是遥感探测目标的信息载体。遥感图像可以包含很多地面物体信息，如水体、植被、土地、山地等等，从遥感图像上能辨别出较小的物体，如一棵树、一个人、一条交通标志线、一个足球场内的标志线等。
2、随着科技的进步，不同类型的遥感传感器不断涌现，包括光学传感器、雷达传感器、红外传感器等。不同传感器获取的数据具有不同的特点和信息，因此形成了异源遥感图像。由于单一传感器的局限性，对地球表面进行综合观测和监测往往需要融合来自不同传感器的数据。例如，将光学遥感图像和sar遥感图像融合可以提高地物分类的准确性和鲁棒性。为了获取更加全面和准确的地球信息，需要利用来自不同平台和传感器的多源遥感数据。例如，结合卫星遥感数据和无人机航拍数据可以实现更精细的地物识别和监测。
3、由于遥感图像具有不同来源，不同采集时间，大面积覆盖和云层覆盖等特点，如何有效处理遥感图像并从遥感图像中准确获取有用信息是各个领域的
【技术保护点】
1.一种遥感图像聚类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中：所述遥感图像聚类模型的训练方法包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述分别对每个所述异源样本遥感图像中的像素特征进行初始聚类，得到至少一个正样本对和至少一个负样本对，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述根据所述至少一个正样本对和所述至少一个负样本对，构建损失函数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中，所述第一对比损失函数的表达式表示如下：
6.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像聚类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中：所述遥感图像聚类模型的训练方法包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述分别对每个所述异源样本遥感图像中的像素特征进行初始聚类，得到至少一个正样本对和至少一个负样本对，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述根据所述至少一个正样本对和所述至少一个负样本对，构建损失函数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中，所述第一对比损失函数的表达式表示如下：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：周光尧，王文志，李佩峰，杨震，彭哲，葛世书，夏志鹏，张磊，刘雨菡，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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