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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于机载LiDAR与星载多光谱影像融合的复杂地形分析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：CN116645617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310486548.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于机载LiDAR与星载多光谱影像融合的复杂地形分析方法是由冯伟;张亚丽;全英汇;王硕;宋怡佳;邹欣杉;龙以君;高新婷设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机载LiDAR与星载多光谱影像融合的复杂地形分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机载LiDAR与星载多光谱影像融合的复杂地形分析方法，包括：获取多光谱影像及点云数据；基于点云数据生成深度图；对深度图与多光谱影像进行粗配准，得到粗配准点对；利用粗配准点对及点云数据的高程值，建立二维至三维的转换模型；以点云深度图与多光谱影像的互信息最大值为测度，通过搜索算法确定精配准系数；根据精配准系数和转换模型对多光谱影像进行转换，得到转换影像；将转换影像与点云数据进行动态特征融合，生成融合数据；利用高程信息生成等高线地形图并显示在多光谱影像中；借助等高线地形图与融合数据协同对复杂场景进行分析。本发明降低了时间成本，提高了异源数据的配准和融合效率，为复杂场景情况分析提供了支撑。

本发明授权基于机载LiDAR与星载多光谱影像融合的复杂地形分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机载LiDAR与星载多光谱影像融合的复杂地形分析方法，其特征在于，包括： 利用星载传感器获取多光谱影像并利用机载激光雷达获取点云数据，所述点云数据覆盖的区域被包含于所述多光谱影像覆盖的区域中； 基于点云数据生成点云深度图； 对所述点云深度图与所述多光谱影像进行粗配准，得到粗配准点对； 利用粗配准点对及所述点云数据的高程值，建立二维至三维的转换模型； 以所述点云深度图与所述多光谱影像的互信息最大值为测度，通过搜索算法确定精配准系数； 根据所述精配准系数和所述转换模型，对所述多光谱影像进行转换，得到转换影像； 将所述转换影像与所述点云数据进行动态特征融合，生成融合数据； 生成等高线地形图并显示在所述多光谱影像中，与所述融合数据协同进行分析； 以所述点云深度图与所述多光谱影像的互信息最大值为测度，通过搜索算法确定配准系数的步骤，包括： 计算所述点云深度图和所述多光谱影像的互信息； 获取对所述点云深度图与所述多光谱影像进行粗配准时的粗配准系数后，将所述粗配准系数作为初始配准系数代入所述转换模型，并利用Powell算法在预设范围内搜索； 利用每轮搜索到的配准系数对所述多光谱影像进行变换，并计算所述点云深度图和变换后的多光谱影像的互信息； 当所述互信息达到最大时，将对应的配准系数确定为精配准系数。

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