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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119152366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411183605.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法是由何欣;韩晓;陈雨时设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法，属于图像处理技术领域。本发明与基于CNN的多模态遥感数据分类方法相比，通过全局感受野和动态加权，缓解了卷积神经网络的建模约束。本发明建立不同模态的基于多层感知机的映射层，将输入的多模态遥感数据划分为样本块并叠加位置编码，得到序列的多模态遥感表征向量；构建跨模态空间融合模块，经空间信息交互，得到跨模态空间融合模块的输出；通过对所有跨模态空间融合模块的输出取平均值，并利用多层感知机输出分类结果。本发明有效提升了多模态遥感数据分类模型的建模能力，可以应用于遥感数据处理。

本发明授权一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取多模态遥感数据； S2.建立不同模态的基于多层感知机的映射层，输入多模态遥感数据，将多模态遥感数据的输出划分为不同的样本块，将位置编码与样本块进行相加，得到序列的多模态遥感表征向量； S3.构建跨模态空间融合模块，输入序列的多模态遥感表征向量，经不同模态的空间信息交互，得到跨模态空间融合模块的输出； S4.将步骤S3迭代N次，通过对所有跨模态空间融合模块的输出取平均值，并利用多层感知机输出分类结果； 所述S1中，多模态遥感数据包括高光谱数据DHSI和地面表面模型DLiDAR，地面表面模型DLiDAR通过对激光雷达采集的数据进行去噪和栅格化处理后得到， 为长度为H、宽度为W、光谱数为L的实数集，为长度为H、宽度为W的实数集； 所述S2中，多模态遥感数据的输出包括高光谱数据DHSI的输出OHSI和地面表面模型DLiDAR的输出OLiDAR，序列的多模态遥感表征向量包括最终的高光谱数据DHSI的输出OHSI'和最终的地面表面模型DLiDAR的输出OLiDAR'； 所述S3中，构建基于线性时间序列选择性状态空间模型的跨模态空间融合模块，将最终的高光谱数据DHSI的输出OHSI'和最终的地面表面模型DLiDAR的输出OLiDAR'分别输入跨模态空间融合模块的一维卷积和SiLU激活函数中，得到第一输出O'HSI和第二输出O'LiDAR； O'HSI＝σConvMLPOHSI'1O'LiDAR＝σConvMLPOLiDAR'2 其中，Conv为一维卷积操作，MLP为多层感知机，σ表示SiLU激活函数，zHSI表示最终的高光谱数据DHSI的输出OHSI'的输出，zLiDAR表示最终的地面表面模型DLiDAR的输出OLiDAR'的输出； 将第一输出O'HSI和第二输出O'LiDAR分别输入到基于线性时间序列选择性状态空间块中，第一输出O'HSI经过基于线性时间序列选择性状态空间块后输出第一参数BHSI、第二参数CHSI和高光谱模态的时间尺度参数ΔHSI，第二输出O'LiDAR经过基于线性时间序列选择性状态空间块后输出第三参数BLiDAR、第四参数CLiDAR和激光雷达模态的时间尺度参数ΔLiDAR，对第一输出O'HSI和和第二输出O'LiDAR经基于线性时间序列选择性状态空间块后得到的输出进行不同模态的空间信息交互； 不同模态的空间信息交互过程表示为： BHSI,CHSI,ΔHSI＝MLPO'HSI3BLiDAR,CLiDAR,ΔLiDAR＝MLPO'LiDAR4 y＝yHSI⊙zHSI⊙yLiDAR⊙σMLPOLiDAR8其中，是用于提取HSI的状态方程中对应的离散参数，为BHSI对应的离散参数，ZOH为零阶保持器，A为连续变量，yLiDAR为基于线性时间序列选择性状态空间块输出的LiDAR与HSI的混合特征，是用于提取LiDAR的状态方程中对应的离散参数，ht-1为t-1时刻的系统状态，为BLiDAR对应的离散参数，yHSI为基于线性时间序列选择性状态空间块输出的HSI与LiDAR的混合特征，y为跨模态空间融合模块的输出，⊙为哈达玛积，HSI为高光谱图像，LiDAR为激光雷达数据。

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