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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同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：CN115841599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211703105.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法是由吴海滨;邢爽;王爱丽;张康;戴诗语;刘和设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法在说明书摘要公布了：本发明新型耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法属于图像分类技术领域；该方法依次执行以下步骤：步骤a、使用主成分分析方法去除高光谱图像的光谱冗余，然后送入空洞空间金字塔池化AtrousSpatialPyramidPooling，ASPP模块提取多分辨率特征；步骤b、将LiDAR数据输入到另一支路的ASPP模块，提取多分辨率特征；步骤c、将高光谱和LiDAR两支路的多分辨率特征分别输入各支路的三个可分离卷积模块中，其中两支路之间第二个和第三个的可分离卷积模块进行参数共享；步骤d、将高光谱和LiDAR数据两支路的特征分别输入各支路的多头自注意力Multi‑HeadSelf‑Attention，MHSA中来提取更加有效的信息；步骤e、将MHSA加权后的高光谱和LiDAR特征进行融合，并使用softmax进行分类。本发明利用ASPP、可分离卷积耦合共享机制和MHSA组成特征提取模块，利用特征融合机制实现不同传感器数据之间的信息互补，进一步增强学习特征的辨别能力，提高地物的分类精度。

本发明授权耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法在权利要求书中公布了：1.耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤a、使用主成分分析方法去除高光谱图像光谱冗余，然后送入空洞空间金字塔池化ASPP模块提取多分辨率特征； 步骤b、将LiDAR数据输入到另一支路的ASPP模块，提取多分辨率特征； 步骤c、将高光谱和LiDAR两支路的多分辨率特征分别输入各支路的三个可分离卷积模块中，其中两支路之间第二个和第三个的可分离卷积模块进行参数共享； 步骤d、将高光谱和LiDAR数据两支路的特征分别输入各支路的多头自注意力中来提取更加有效的信息； 步骤e、将多头自注意力MHSA加权后的高光谱和LiDAR特征进行融合，并使用softmax进行分类。

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哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52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”。