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龙图腾网恭喜长安大学申请的专利一种多源遥感图像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：CN116452819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310516741.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种多源遥感图像处理方法及系统是由叶珍;李珍;刘怡;曹沾;曹智勇;白璘设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源遥感图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源遥感图像处理方法及系统，属于遥感图像数据处理技术领域，通过获取待融合的高分图像数据、Lidar图像数据的多个数据增强样本矩阵，基于Resnet‑34网络提取Lidar数据空间信息、高程信息，利用Lidar数据信息提取Lidar图像数据的高程特征，利用高分图像提取高分图像数据的空间特征；构造多模态残差注意力融合块，对提取的特征进行融合，获取多模态的特征提取数据；提出改进的SE融合模块，对多模态的特征提取数据进行分层融合，将其最后一层的特征与底层的特征进行融合，获取跨层融合的输出数据，构建多层特征全局上下文信息学习模块FFD，获取频域的全局上下文信息；将获取的信息送入分类器进行分类，得到分类结果。

本发明授权一种多源遥感图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源遥感图像处理方法，其特征在于，包括步骤如下：获取待融合的高分图像数据、Lidar图像数据的多个数据增强样本矩阵；根据获取的多个数据增强样本矩阵，基于Resnet-34网络提取Lidar和高分图像数据的空间结构；利用Lidar数据信息提取Lidar图像数据的空间信息、高程特征，利用高分图像数据信息提取高分图像数据的空间特征；构造多模态残差注意力融合块，所述多模态残差注意力融合块包括融合模块和深度可分离残差模块；将空间特征和高程特征输入到融合模块，利用融合模块将所获得的高程特征、空间特征的通道权重进行相加融合，输入到深度可分离残差模块中进行下一步的特征提取，获取多模态特征提取数据；提出改进的SE融合模块，所述改进的SE融合模块包括两层全连接层，通过全连接层对获取的多模态特征提取数据的不同阶段进行通道维度的压缩和复原，学习不同通道间的相互关联关系，通过融合网络不同阶段的多模态特征提取数据通道间特征信息，实现不同阶段的特征重用，获取跨层融合的输出数据；构建多层特征全局上下文信息学习模块FFD，所述多层特征全局上下文信息学习模块FFD包括普通卷积层和傅里叶频域变换层；将获取的跨层融合的输出数据与相邻上一阶段的采样数据加和融合，输入至普通卷积层进行空间特征提取后，利用傅里叶频域变换层将图像转换到频域，获取频域的全局上下文信息；将获取的频域的全局上下文信息送入分类器进行分类，得到分类结果。

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