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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种多源遥感数据自适应融合地物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：CN116543191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310040195.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法是由戴莫凡;徐青;邢帅;李鹏程;孙启松;张鑫磊;王丹菂;张国平;田绿林;李辉;郭松涛设计研发完成，并于2023-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感数据处理与应用技术领域，具体涉及一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法。获取同一地区同一时间的遥感影像和LiDAR点云，输入至构建的地物分类模型中，得到地物分类结果；其中，地物分类模型包括二维网络、三维网络、采样重构模块、特征融合模块和分类器；二维网络用于对输入的遥感影像进行特征提取得到二维特征，三维网络用于对输入的LiDAR点云进行特征提取得到三维特征；采样重构模块用于实现二维特征和三维特征的对齐；特征融合模块用于将对齐后的二维特征和三维特征进行融合处理。本发明突破了现有融合方法大多基于影像而对三维信息利用不够充分的问题，为异源数据融合提供了新的思路，在实际应用中具有重要意义。

本发明授权一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法，其特征在于，获取同一地区同一时间的遥感影像和LiDAR点云，输入至构建的地物分类模型中，得到地物分类结果； 其中，所述地物分类模型包括二维网络、三维网络、采样重构模块、特征融合模块和分类器；所述二维网络用于对输入的遥感影像进行特征提取得到二维特征，所述三维网络用于对输入的LiDAR点云进行特征提取得到三维特征；所述采样重构模块用于实现二维特征和三维特征的对齐；所述特征融合模块用于将对齐后的二维特征和三维特征进行融合处理；所述分类器用于依据特征融合处理结果得到LiDAR点云中每个点云的地物分类结果； 进行二维特征和三维特征的对齐时，LiDAR点云上任一三维点tixi,yi,zi在遥感影像上的像素位置tsxs,ys为： xs＝INTxi-x0dp ys＝INTyi-y0dp 式中，x0和y0表示影像所在区域的平面方向最小几何坐标；dp表示像素分辨率；INT·表示取整函数； 训练地物分类模型时，若存在遥感影像的二维标签，将二维标签作为增强地物分类模型训练的辅助信息，且对于分成C个类别的三维点云的二维监督分类损失函数LSeg 2Dts,ts′2D表示为： 式中，ts′2D n,c表示经采样得到点ts所在像素的真实二维标签；表示地物分类模型预测点ts属于类别c的概率；N表示点的总个数；对于LiDAR点云的三维标签，相应的三维监督分类损失函数LSeg 3Dt,t′3D表示为： t′3D n,c表示经采样得到点t的真实三维标签；Pt n,c表示地物分类模型预测点t属于类别c的概率。

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