1.一种基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始遥感影像数据进行预处理操作；S2、采用Shearlet变换对步骤S1预处理后的遥感影像数据进行多层次、多方向的高频子带信息抽取；使用拉普拉斯金字塔和shearlet滤波器分别获得高频组件和对其按方向拆分后的多向高频子带；S3、构建基于Shearlet变换的高频组件先验，通过空间注意力机制自适应融合相同层次的子带，生成细节增强的特征图，具体为：S301、通过对3次递归抽取的高频子带进行维度重排，为深度学习模型的输入格式C×H×W做准备，其中，C是通道数，H是高度，W是宽度；每个通道C接收对应一次抽取的所有方向子带，表示特定尺度下的方向信息；S302、使用基于Shearlet变换的空间注意模块对多向子带进行融合；S303、空间注意模块通过一个卷积层，利用ReLU激活函数加强模型对空间纹理信息的学习能力；随后第二个卷积层通过Sigmoid激活函数深化特征融合，生成一个聚焦于图像关键信息的压缩特征图，最终输出的Shearlet注意力特征图维度为1×H×W；S4、构建基于ResNet的细节增强骨干网络，将步骤S3通过Shearlet变换提取的高频组件先验与深度残差网络获取的深层残差块进行多尺度多层次加权融合；S5、利用监督学习方式训练步骤S4得到的基于ResNet的细节增强骨干网络，使用步骤S1标记的遥感影像数据进行反复迭代，直至下游任务模型在验证集上表现稳定；S6、使用步骤S5训练好的细节增强骨干和多个任务的不同探测头，输出遥感影像分析结果。
2.根据权利要求1所述的基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，步骤S1中，预处理操作包括噪声去除、对比度调整和图像裁剪。
3.根据权利要求1所述的基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，步骤S2具体为：S201、输入预处理后的遥感影像，并对图像进行色彩空间转换，从RGB转换到HSI；S202、应用拉普拉斯金字塔方法对遥感影像的I分量进行高低频信息分层，抽取出图像的最高频组件；S203、对于抽取的高频组件，使用Shearlet滤波器得到多方向的最高频子带；S204、将剩余的低频信息下采样为之前的一半，再次应用拉普拉斯金字塔方法分解高低频信息，并得到多方向的次高频子带。
4.根据权利要求3所述的基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，步骤S202中，Shearlet变换细节如下：其中， 和 分别代表空间向量和平移向量， 是缩放参数， 表示剪切因子， 为扩张矩阵， 为剪切矩阵， 为变换域。
5.根据权利要求1所述的基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，步骤S5具体为：通过监督学习方式训练神经网络，利用标记的遥感数据进行反复迭代；神经网络训练完成，对神经网络进行性能评估。
6.根据权利要求1所述的基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译方法，其特征在于，步骤S6具体为：S601、使用训练好的细节增强骨干网络捕捉遥感影像中的判别性特征；S602、将多个任务探测头与细节增强骨干网络集成，得到完整的遥感多任务处理模型；S603、模型整合步骤S602得到的多任务遥感影像解译模型，输出遥感影像分析结果。
7.一种基于Shearlet先验知识的细粒度表征遥感影像解译系统，其特征在于，包括：预处理模块，对原始遥感影像数据进行预处理操作；Shearlet变换模块，采用Shearlet变换对预处理后的遥感影像数据进行多层次、多方向的高频子带信息抽取；使用拉普拉斯金字塔和shearlet滤波器分别获得高频组件和对其按方向拆分后的多向高频子带；空间注意力模块，构建基于Shearlet变换的高频组件先验，通过空间注意力机制自适应融合相同层次的子带，生成细节增强的特征图，具体为：通过对3次递归抽取的高频子带进行维度重排，为深度学习模型的输入格式C×H×W做准备，其中，C是通道数，H是高度，W是宽度；每个通道C接收对应一次抽取的所有方向子带，表示特定尺度下的方向信息；使用基于Shearlet变换的空间注意模块对多向子带进行融合；空间注意模块通过一个卷积层，利用ReLU激活函数加强模型对空间纹理信息的学习能力；随后第二个卷积层通过Sigmoid激活函数深化特征融合，生成一个聚焦于图像关键信息的压缩特征图，最终输出的Shearlet注意力特征图维度为1×H×W；细节增强骨干网络模块，构建基于ResNet的细节增强骨干网络，将Shearlet变换提取的高频组件先验与深度残差网络获取的深层残差块进行多尺度多层次的加权融合；训练与输出模块，利用监督学习方式训练得到的基于ResNet的细节增强骨干网络，使用标记的遥感影像数据进行反复迭代，直至下游任务模型在验证集上表现稳定，使用训练好的细节增强骨干和多个任务的不同探测头，输出遥感影像分析结果。
