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龙图腾网获悉耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利一种基于层级多模态特征融合的遥感图像分割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：CN120526144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510601969.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于层级多模态特征融合的遥感图像分割方法及系统是由李冠群设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级多模态特征融合的遥感图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层级多模态特征融合的遥感图像分割方法及系统，涉及遥感图像处理技术领域，其中方法包括：获取待分割目标的高光谱影像和合成孔径雷达影像；基于高光谱影像输入至HSI特征提取网络，得到第一聚合特征；基于合成孔径雷达影像输入至SAR特征提取网络，得到第二聚合特征；基于第一聚合特征输入至第一权重获取网络，得到第一相关权重；基于第二聚合特征与第一相关权重融合，得到模态交互特征；基于模态交互特征输入至第二权重获取网络，得到第二相关权重；基于第一聚合特征和第二相关权重融合，得到多模态遥感特征；基于多模态遥感特征输入至分类输出网络，得到待分割目标的分割结果。提高了遥感图像分割的准确性。

本发明授权一种基于层级多模态特征融合的遥感图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层级多模态特征融合的遥感图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割目标的高光谱影像和合成孔径雷达影像； 基于所述高光谱影像输入至HSI特征提取网络，得到第一聚合特征； 所述HSI特征提取网络包括：位置嵌入层、第一混合增强Transformer单元、第一下采样层、第二混合增强Transformer单元、第二下采样层、第三混合增强Transformer单元和第一多尺度聚合单元； 所述高光谱影像输入至所述位置嵌入层，得到嵌入特征； 所述嵌入特征依次输入至所述第一混合增强Transformer单元和所述第一下采样层，得到第一尺度特征； 所述第一尺度特征依次输入至所述第二混合增强Transformer单元和所述第二下采样层，得到第二尺度特征； 所述第二尺度特征输入至所述第三混合增强Transformer单元，得到第三尺度特征； 所述第一尺度特征、所述第二尺度特征和所述第三尺度特征输入至所述第一多尺度聚合单元，得到所述第一聚合特征； 基于所述合成孔径雷达影像输入至SAR特征提取网络，得到第二聚合特征； 所述SAR特征提取网络包括：初始特征提取单元、第一多层特征提取单元、第二多层特征提取单元和第二多尺度聚合单元； 所述合成孔径雷达影像输入至所述初始特征提取单元，得到第四尺度特征； 所述第四尺度特征输入至所述第一多层特征提取单元，得到第五尺度特征； 所述第五尺度特征输入至所述第二多层特征提取单元，得到第六尺度特征； 所述第四尺度特征、所述第五尺度特征和所述第六尺度特征输入至所述第二多尺度聚合单元，得到所述第二聚合特征； 基于所述第一聚合特征输入至第一权重获取网络，得到第一相关权重； 基于所述第二聚合特征与所述第一相关权重融合，得到模态交互特征； 基于所述模态交互特征输入至第二权重获取网络，得到第二相关权重； 基于所述第一聚合特征和所述第二相关权重融合，得到多模态遥感特征； 基于所述多模态遥感特征输入至分类输出网络，得到所述待分割目标的分割结果。

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