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龙图腾网获悉北京吉威数源信息技术有限公司申请的专利一种复杂场景下多模态遥感数据自动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：CN120356021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510854805.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种复杂场景下多模态遥感数据自动分类方法是由李咏洁;王惠英;赵强;陈远辉;王璐;余添添设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂场景下多模态遥感数据自动分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种复杂场景下多模态遥感数据自动分类方法，属于电数字数据处理技术领域，本发明通过空间下采样实现多光谱与热红外影像分辨率匹配，并对热红外影像进行降质处理增强模型鲁棒性。多层次特征向量构建包含纹理、边缘、形状和光谱特征，形成丰富特征表达集。采用滑动窗口技术构建训练数据集，设计结合多尺度特征提取模块与注意力机制的深度卷积神经网络。引入温度辐射平衡方程建立地物热辐射特性与光谱反射率的物理关联，优化特征权重分配。融合分类模型训练采用交叉熵与结构相似性损失函数，通过总体精度、Kappa系数等指标评估分类结果，实现复杂场景下多模态遥感数据的高精度分类。

本发明授权一种复杂场景下多模态遥感数据自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂场景下多模态遥感数据自动分类方法，其特征在于，包括：对多光谱影像数据进行空间下采样至与热红外影像相同分辨率；对热红外影像执行下采样后再上采样操作；提取多种场景特征参数，构建多层次特征向量；将低分辨率多光谱影像与原始热红外影像配准；利用滑动窗口技术将训练样本对裁切为固定大小瓦片；设计深度卷积神经网络结构，采用多尺度特征提取模块与注意力机制；对融合分类模型进行优化训练；将待处理热红外影像与多光谱影像处理为一致空间范围；将预处理后数据输入训练完成融合分类模型中，生成融合分类结果； 其中，构建多层次特征向量的具体步骤包括：首先从原始影像中提取纹理特征，采用灰度共生矩阵方法计算对比度、相关性、能量和同质性4种统计量；然后提取边缘特征，利用Canny边缘检测算法，通过计算梯度幅值和方向获取边缘信息；接着提取形状特征，基于区域生长算法进行初步分割，计算区域周长、面积、紧凑度和不规则度的形状参数；同时提取光谱特征，包括归一化植被指数、建筑指数和水体指数，通过不同波段组合计算得到；最后将所有特征按照层次结构组织，形成特征表达集； 其中，将低分辨率多光谱影像与原始热红外影像配准的具体步骤包括：首先在两种影像上通过尺度不变特征变换算法自动提取特征点，然后应用随机抽样一致算法进行特征点匹配，剔除错误匹配点，保留置信度高于0.85的匹配点对；接着基于匹配点对计算几何变换参数，采用仿射变换模型包含平移、旋转和缩放参数；随后应用计算得到的几何变换参数对低分辨率多光谱影像进行几何校正，采用双立方插值法重采样； 其中，在提取多种场景特征参数步骤中，还包括基于物理机理的特征提取优化步骤，具体是利用温度辐射平衡方程输出的地物热辐射强度矩阵元素值，当所述地物热辐射强度矩阵元素值低于理论平衡点值时，对多光谱的光谱特征矩阵对应元素增加权重，当地物热辐射强度矩阵元素值高于理论平衡点值时，对多光谱的纹理特征矩阵对应元素增加权重； 其中，温度辐射平衡方程具体是指基于史蒂芬玻尔兹曼定律建立的地表能量平衡方程，用于计算不同地物类型的热辐射特性与光谱反射率之间的物理关系，输入包括地表温度矩阵、地表发射率矩阵、入射太阳辐射强度、地物反照率矩阵以及大气透过率，输出是地物热辐射强度矩阵元素值。

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