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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同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：CN119942193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510009886.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同地物分类方法是由于秋则;孙兴全;张超羽;尚艳丽;刘方宏;张浩文设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同地物分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同地物分类方法，该方法能够动态建模光学影像与SAR影像之间的特征关联，自适应调整模态特征权重，突出关键模态在地物特征表达中的作用，削弱非关键信息的影响；以及通过上下文注意力机制，捕捉光学和SAR影像的全局与局部特征关联，有效提升地物分类的精度与鲁棒性。本发明提出的跨模态注意力方法通过联合损失函数优化模型，使其在特征层与决策层均能高效利用多模态数据，提供更高精度的地物分类结果。该方法不仅提升了遥感影像的解译能力，还为城市规划、环境保护、灾害监测等领域提供了精确的数据支持，在实际应用中具有重要的价值和广阔的应用前景。

本发明授权基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同地物分类方法在权利要求书中公布了：1.基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同地物分类方法，其特征在于，包括： 获取光学和SAR遥感影像； 将获取的光学和SAR遥感影像输入训练后的协同地物分类模型，输出地物类别；其中，所述协同地物分类模型的训练，包括： 构建光学和SAR遥感影像的训练数据集，并提取光学和SAR遥感影像不同维度上的特征图对； 基于提取出的特征图，将光学影像中的纹理信息与SAR影像中的结构信息在不同维度上进行跨模态融合，得到融合特征图，包括：将提取的光学和SAR特征图对分别送入卷积层进行投影，以获取不同的投影特征；对获得的两种模态的投影特征送入注意力模块，并通过注意力计算获得注意力矩阵，使用softmax函数将注意力矩阵转换为概率分布，以加权对应的光学和SAR特征向量；将得到的光学特征概率分布、SAR特征概率分布和投影特征进行向量相乘，用于更新光学和SAR特征向量的权重；将注意力加权的光学和SAR特征与光学和SAR的原始特征进行相加，得到融合特征图； 将融合特征图上采样并且和融合特征图进行跳跃连接，最终解码得到每个像素点所属的地物类别； 设计损失函数进行模型训练，输出训练好的协同地物分类模型。

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