1.一种遥感图像处理方法，其特征在于：包括下列操作步骤：

S1、首先获取原始遥感图像I0及其图像参数，获取拍摄所述遥感图像的卫星和相机的参数，将遥感图像集输入系统内，由转化模块自动转化，完成计算机能够理解图像过程，之后在深度学习网络的干预下处理图像或对象的变化因素，实现图像识别，通过一系列的传统变化因素进行特征提取；

S2、视点变化：即识别物体对应于是如何被拍照或获取的造成是原始还是多维度旋转的图像；

S3、预备缩放：在分辨率比所述多个图像高的高分辨率空间上，对该多个图像进行合成，生成高分辨率合成图像，对高分辨率合成图像进行滤波处理；对图像进行辐射校正，消除细小条纹噪声；

S4、缩放变化，即无论遥感测量对象如何缩放除了大小尺寸不同，识别是否是同一对象；内变化，识别出所有同一遥感对象的所有正确的种类，进行种类区分；

S5、联合处理，即对以上多个变化的联合进行算法分析识别；

S6、对比：接着运用以上变化因素处理得到的特征信息，对图像信息进行比对分析，S7、检验：建立图像处理效果检验模型，对遥感图像处理效果进行检验。

2.根据权利要求1所述的一种遥感图像处理方法，其特征在于：所述转化模块将数据转化为28*28的灰度图像从而形成像素矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种遥感图像处理方法，其特征在于：所述对高分辨率合成图像进行滤波处理，采用的滤波函数为低通滤波器，过滤掉数据的高频部分，保留数据的低频部分。

4.根据权利要求1所述的一种遥感图像处理方法，其特征在于：所述遥感对象正确的类型分类区呈正比函数形式呈指向性分布。

5.根据权利要求1所述的一种遥感图像处理方法，其特征在于：所述S1中的原始遥感图像I0进行预处理，提取出遥感图像I0上的像素值突变点，将突变点作为目标像素点。

6.根据权利要求5所述的一种遥感图像处理方法，其特征在于：所述对原始遥感图像I 

0进行预处理，包括：去雾处理、几何校正。