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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种高光谱图像与激光雷达图像融合分类方法及装置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：CN119600438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411642272.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高光谱图像与激光雷达图像融合分类方法及装置是由于文博;陆银标;魏新桐设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像与激光雷达图像融合分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种高光谱图像与激光雷达图像融合分类方法及装置。本发明构建深度网络模型，包括：多层级模态同化编码器与多层级同化模态重建解码器；对于归一化后的高光谱图像中的每一个高光谱像元，将当前高光谱像元的邻域块以及与该高光谱像元位置相同的激光雷达像元的邻域块输入多层级模态同化编码器，通过多阶段的模态信息融合与特征提取，得到当前高光谱像元与对应激光雷达像元的遥感同化模态；将每个高光谱像元与对应激光雷达像元的遥感同化模态输入多层级同化模态重建解码器，得到每个高光谱像元与对应激光雷达像元融合后像元的分类结果。本发明能够有效对高光谱图像与激光雷达图像进行融合与分类。

本发明授权一种高光谱图像与激光雷达图像融合分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像与激光雷达图像融合分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高光谱图像与激光雷达图像，分别进行归一化，得到归一化后的高光谱图像与激光雷达图像；构建归一化后的高光谱图像与激光雷达图像中每个像元的邻域块； 构建深度网络模型，所述深度网络模型包括：多层级模态同化编码器与多层级同化模态重建解码器；多层级模态同化编码器包括高光谱编码分支、同化模态生成编码分支、激光雷达编码分支、跨模态转换环；其中，高光谱编码分支和激光雷达编码分支均包括个依次连接的二维卷积层，每个二维卷积层后连接批量归一化层；同化模态生成分支包括个依次连接的动态分组卷积层； 对于归一化后的高光谱图像中的每个高光谱像元，将当前高光谱像元的邻域块以及与该高光谱像元位置相同的激光雷达像元的邻域块输入多层级模态同化编码器，通过多阶段的模态信息融合与特征提取，得到当前高光谱像元与对应激光雷达像元的遥感同化模态，包括： 将当前高光谱像元的邻域块输入高光谱编码分支，输出与各个二维卷积层分别对应的个高光谱像元特征； 将与当前高光谱像元位置相同的激光雷达像元的邻域块输入激光雷达分支，输出与各个二维卷积层分别对应的个激光雷达像元特征； 将第1个高光谱像元特征及第1个激光雷达像元特征输入至同化模态生成编码分支中第1个动态分组卷积层，对高光谱像元特征与激光雷达像元特征进行融合，得到第1个动态分组卷积层的输出特征； 将第个高光谱像元特征、第个激光雷达像元特征及第个动态分组卷积层的输出特征输入至同化模态生成编码分支中第个动态分组卷积层，对高光谱像元特征与激光雷达像元特征进行融合，得到第个动态分组卷积层的输出特征，其中，，为高光谱编码分支或激光雷达编码分支中二维卷积层的层数；将第个高光谱像元特征、第个激光雷达像元特征与第个动态分组卷积层的输出特征沿通道维度进行拼接后，输入跨模态转换环，得到当前高光谱像元与对应激光雷达像元的遥感同化模态； 将每个高光谱像元与对应激光雷达像元的遥感同化模态输入多层级同化模态重建解码器，得到每个高光谱像元与对应激光雷达像元融合后像元的分类结果。

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