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龙图腾网获悉中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利一种遥感影像多源异构数据融合处理方法及系统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：CN120808082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510767510.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种遥感影像多源异构数据融合处理方法及系统是由张智轩;窦菀欣;王宁;张加洪;范景辉;孙禧勇;冀欣阳设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像多源异构数据融合处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像多源异构数据融合处理方法及系统，包括：对遥感影像数据采用卷积神经网络提取全局信息，通过剪裁操作提取图像局部特征，捕获遥感影像数据中的局部特征信息；对所述局部特征信息通过循环矩阵构建跨时域注意力机制提取不同模态变量之间的相互信息，筛选高度关联的跨时域关键信息；对所述跨时域关键信息建立跨时域感知分层聚合模块，获取遥感影像的细节信息及边缘信息；采用渐近融合策略获取全局融合数据，引入损失函数缩小语义差距；采用混合对比学习的交互网络模型修复缺失信息，获取完整的实时遥感影像多源异构融合数据，通过构建多协同的深度融合框架，实现了对多源遥感数据的高效、高精度融合处理。

本发明授权一种遥感影像多源异构数据融合处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像多源异构数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 对时间连续的遥感影像数据采用卷积神经网络作为编码器提取全局信息，通过剪裁操作提取图像局部特征，对所述图像局部特征采用轻量级的多尺度金字塔模型结合特征语义提取模块捕获遥感影像数据中的局部特征信息； 对所述局部特征信息通过循环矩阵构建跨时域注意力机制提取不同模态变量之间的相互信息，筛选高度关联的跨时域关键信息； 对所述跨时域关键信息建立跨时域感知分层聚合模块，将所述局部特征信息依据时域聚合在对应的全局信息上，获取遥感影像的细节信息及边缘信息； 对所述遥感影像的细节信息及边缘信息采用渐近融合策略依据所述感知分层层级分别进行融合，获取全局融合数据，对所述全局融合数据引入损失函数缩小语义差距，获取语义融合信息； 采用混合对比学习的交互网络模型修复所述语义融合信息中的缺失信息，获取完整的实时遥感影像多源异构融合数据； 其中，对所述局部特征信息通过循环矩阵构建跨时域注意力机制提取不同模态变量之间的相互信息，筛选高度关联的跨时域关键信息，包括： 将多个时间点上提取的所述局部特征信息按时间顺序组织为一个特征序列，表示第t个时间步的局部特征图； 依据所述特征序列构造循环矩阵M，构建不同时刻特征之间的相互关系，所述循环矩阵M表达式为： ； 其中，循环矩阵M的相似度度量采用余弦相似度计算得到，、分别表示第i、j个时间步的局部特征图； 通过所述循环矩阵构建注意力权重矩阵，量化各时间点之间的特征分布，所述注意力权重矩阵的表达式为： ； 其中，表示当前时刻与第i个时刻之间的循环矩阵，表示当前时刻与第i个时刻之间的注意力权重； 根据所述注意力权重矩阵对所述特征序列进行加权求和，得到增强后的跨时域特征表示， ； 其中，表示j时刻的时域特征，表示i、j时刻的注意力权重矩阵，表示特征序列的时间长度，表示增强后i时刻的跨时域特征表示； 根据所述注意力权重矩阵对注意力权重进行排序，筛选出权重较高的时间点及对应的所述跨时域特征表示，提取高度关联的跨时域关键信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国自然资源航空物探遥感中心，其通讯地址为：100000 北京市海淀区学院路29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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