技術(shù)特征：

1.基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟一具體包括：

3.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟三具體包括：

4.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟四具體包括：

5.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟六具體包括：

6.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟七具體包括：

7.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟八具體包括：

8.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟九具體包括：

9.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟十具體包括：

10.如權(quán)利要求1所述的基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，其特征在于，步驟十一具體包括：

技術(shù)總結(jié)
基于類中心一致性的遙感圖像深度域適配方法，包括以下步驟：1)構(gòu)建遙感圖像分類數(shù)據(jù)集；2)提取遙感圖像的特征表達(dá)；3)將特征映射至特征潛空間和標(biāo)記空間；4)構(gòu)建類中心與跨域一致性準(zhǔn)則；5)構(gòu)建源域有監(jiān)督分類損失；6)篩選高置信度目標(biāo)域樣本并進行偽標(biāo)簽估計；7)構(gòu)建跨域類內(nèi)聚合損失；8)構(gòu)建跨域類間分離損失；9)構(gòu)建目標(biāo)域無監(jiān)督損失；10)構(gòu)建CCDA網(wǎng)絡(luò)模型及總體損失函數(shù)；11)實現(xiàn)目標(biāo)域遙感圖像分類預(yù)測。本發(fā)明用于標(biāo)注和分類新采集的遙感圖像，提升遙感圖像處理技術(shù)的完備性和遙感圖像的使用效率。

技術(shù)研發(fā)人員：陳偉杰,陳珂,陳彥榕,李若靈,葉婭芬,劉佳狄,李波億
受保護的技術(shù)使用者：浙江工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6