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龙图腾网获悉深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);中南大学申请的专利一种多模态遥感数据表征与融合方法、系统、终端及存储介质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：CN120726442B 。

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：202511164412.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种多模态遥感数据表征与融合方法、系统、终端及存储介质是由陈杰;许天一;江鹢;朱晶茹;李会婷;赵军设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态遥感数据表征与融合方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于遥感数据处理技术领域，公开了一种多模态遥感数据表征与融合方法、系统、终端及存储介质，包括：获取并预处理多模态影像数据集，得到初始影像数据集；将初始影像数据集分别输入到对应的自编码器中，得到对应的具有时间不变性质的特征，并以特征重构的方式预训练对应模态的自编码器；利用初始影像数据的地理位置信息，将得到的特征进行归类，生成正样本对和负样本对，并通过余弦相似度约束的对比损失函数调整训练后的自编码器；基于调整后的自编码器，从对应模态的影像中提取具有时空不变信息的特征，并通过顾及模态重要性的时空不变信息整合方式进行特征融合；输出融合后的影像特征；本发明提高了多模态遥感影像特征的融合精度。

本发明授权一种多模态遥感数据表征与融合方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态遥感数据表征与融合方法，其特征在于，包括： 获取多模态影像数据集，并对所述多模态影像数据集进行预处理，得到初始影像数据集； 将所述初始影像数据集分别输入到与模态对应的自编码器中，得到对应的具有时间不变性质的特征，并以特征重构的方式预训练对应模态的自编码器； 利用所述初始影像数据的地理位置信息，将得到的具有时间不变性质的特征进行归类，生成正样本对和负样本对，并通过余弦相似度约束的对比损失函数调整训练后的自编码器； 基于调整后的自编码器，从对应模态的影像中提取具有时空不变信息的特征，并通过顾及模态重要性的时空不变信息整合方式进行特征融合； 输出融合后的影像特征； 所述将所述初始影像数据集分别输入到与模态对应的自编码器中，得到对应的具有时间不变性质的特征，并以特征重构的方式预训练对应模态的自编码器，包括： 对所述初始影像数据集中的影像进行归一化处理，并对归一化后的影像增加随机高斯噪声，得到增加噪声后的特征； 将所述增加噪声后的特征分别输入到对应模态的自编码器中，生成对应模态下的具有时间不变信息的特征； 计算所述具有时间不变信息的特征的重构损失，并根据所述重构损失更新对应的自编码器，得到训练后的自编码器； 所述基于调整后的自编码器，从对应模态的影像中提取具有时空不变信息的特征，并通过顾及模态重要性的时空不变信息整合方式进行特征融合，包括： 将同一地理位置的所有模态的影像分别输入到对应的调整后的自编码器中，得到对应的具有时空不变信息的特征； 对所有的具有时空不变信息的特征进行拼接，得到综合特征； 在所述综合特征的通道空间计算通道注意力分数，并在所述综合特征的像素空间计算空间注意力分数； 根据所述通道注意力分数和所述空间注意力分数对所述综合特征进行强化，利用多层感知机对强化后的特征进行整合并降低通道数，得到所述融合后的影像特征。

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深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);中南大学，其通讯地址为：518040 广东省深圳市福田区香蜜湖街道红荔西路8007号土地房产交易大厦3楼；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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