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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于多模态融合的高光谱图像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：CN116486251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310182438.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多模态融合的高光谱图像分类方法是由王雪松;程玉虎;张威;李华占;王浩宇设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的高光谱图像分类方法，首先，通过维度统一层统一高光谱和激光雷达数据的维度；然后，通过多尺度分组卷积分别提取高光谱和激光雷达数据的多个尺度空间特征，并在对应尺度上进行多模态特征聚合，得到多个尺度的多模态聚合特征，进行拼接后得到多尺度聚合特征，并对其进行全局平均池化和全局最大池化，并结合全局协方差信息获得多模态数据的多尺度全局信息；接着，结合多模态数据的多尺度全局信息对不同尺度的多模态聚合特征进行融合，得到多模态空间融合特征；最后，利用激光雷达的空间拓扑信息对多模态空间融合特征进行拓扑约束，并将此约束下的多模态空间融合特征输入分类器完成分类任务。

本发明授权一种基于多模态融合的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、将高光谱来源的数据和和激光雷达来源的数据输入维度统一层，通过维度统一层统一高光谱和激光雷达数据的维度，得到具有相同维度的高光谱数据和激光雷达数据m为统一后的维度； 步骤S2、通过多尺度分组卷积分别提取高光谱数据和激光雷达数据的多个尺度空间特征，并在对应尺度上进行多模态特征聚合，得到多个尺度的多模态聚合特征； 步骤S3、设计多尺度注意力模块MAM，将得到的多个尺度的多模态聚合特征进行拼接得到多尺度聚合特征，并通过多尺度聚合特征进行利用全局平均池化、全局最大池化以及全局协方差信息获取多模态多尺度全局特征信息，然后结合多模态多尺度全局特征信息得到各尺度多模态特征的注意力权重，并基于注意力权重对各尺度多模态聚合特征进行融合，得到多模态空间融合特征； 步骤S4、利用激光雷达的空间拓扑信息对多模态空间融合特征进行拓扑约束，并将此约束下的多模态空间融合特征输入分类器完成分类任务； 步骤S4中利用激光雷达的空间拓扑信息对多模态空间融合特征进行拓扑约束，具体公式如下： 其中，和为目标地物及其空间邻域地物的多模态融合特征，和为目标地物及其空间邻域地物的高程信息，L·是评估两对节点和之间的空间拓扑约束损失，其中c·是评估地物相似度的相似性度量； 采用近邻集合度量作为空间近邻样本的节点相似度度量，表示为： 其中，Rx,k和Ry,k中的k个元素分别与x和y互为最近邻： Rx,k＝{xi|xi∈Ax,k∩x∈Axi,k} Ry,k＝{yi|yi∈Ay,k∩y∈Ayi,k} 其中，Ax,k表示x的k个最近邻。

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