一种多模态数据融合的遥感图像分类方法及存储介质

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一种多模态数据融合的遥感图像分类方法及存储介质
申请号:CN202510690330
申请日期:2025-05-27
公开号:CN120599344A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态数据融合的遥感图像分类方法及存储介质,包含:多源数据收集,包括多光谱影像、高光谱影像、激光雷达数据和开源地图数据;利用CNN对多光谱影像、高光谱影像和激光雷达数据分别进行初步特征提取;利用GNN提取开源地图数据初级特征;通过多头注意力机制来处理和融合这些提取的多模态特征,捕捉不同模态特征间的相互关系;设计能够实现位置嵌入的Transformer编码器主干网络,将不同模态的特征整合并映射至统一的特征空间,并保持特征的空间识别能力。通过提高多模态数据的融合效率和特征提取能力,为遥感图像的精准分类提供了一种新的思路和框架,具有广泛的应用前景。
技术关键词
遥感图像分类方法 开源地图 激光雷达数据 多模态数据融合 多光谱 交互特征 影像 数据提取光谱 卷积神经网络提取 模态特征 局部空间特征 分辨率 多头注意力机制 损失函数优化 数字高程模型 特征提取能力 编码器 指数特征 深度学习模型
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