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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像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：CN116935224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310918822.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像协同分类方法是由刘天竹;郭斌;谷延锋设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像协同分类方法在说明书摘要公布了：基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像协同分类方法，本发明涉及多模遥感图像协同分类方法。本发明的目的是为了提高现有大场景遥感图像的分类精度。过程为：一、构建分类误差约束项；二、构建空间映射约束项；三、构建概率适配约束项；四、组成目标函数，采用交替迭代对目标函数进行求解，得到多模遥感图像的映射矩阵；所述多模遥感图像的映射矩阵为高光谱映射矩阵和多光谱映射矩阵；五、获得训练好的分类器；六、将待测多光谱遥感图像乘以四得到的多光谱映射矩阵，得到映射后的待测多光谱遥感图像，采用训练好的分类器对映射后的待测多光谱遥感图像进行分类，得到多光谱遥感图像的分类结果。本发明用于遥感图像分类领域。

本发明授权基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像协同分类方法在权利要求书中公布了：1.基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像协同分类方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、获得覆盖地理区域相同的多光谱遥感图像和高光谱遥感图像，以及相应的地物标签图，构建分类误差约束项； 步骤二、将步骤一中的高光谱遥感图像中有标签样本集合中高光谱遥感图像样本乘以高光谱映射矩阵，得到映射后高光谱数据结构信息； 将步骤一中的多光谱遥感图像中有标签样本集合中多光谱遥感图像样本乘以多光谱映射矩阵，得到映射后多光谱数据结构信息； 基于映射后高光谱数据结构信息和映射后多光谱数据结构信息，构建空间映射约束项； 所述空间映射约束项包括高光谱空间映射约束项、多光谱空间映射约束项和多光谱-高光谱之间的空间映射约束项； 步骤三、基于步骤一中的高光谱遥感图像中有标签样本集合中高光谱遥感图像样本、多光谱遥感图像中有标签样本集合中多光谱遥感图像样本、高光谱映射矩阵、多光谱映射矩阵，构建概率适配约束项； 所述概率适配约束项包括边缘概率和条件概率； 步骤四、利用步骤一、步骤二和步骤三中得到的约束项组成目标函数，采用交替迭代对目标函数进行求解，得到多模遥感图像的映射矩阵； 所述多模遥感图像包括多光谱遥感图像和高光谱遥感图像； 所述多模遥感图像的映射矩阵为高光谱映射矩阵和多光谱映射矩阵； 步骤五、将步骤一获得的覆盖地理区域相同的高光谱和多光谱遥感图像中有标签样本分别乘以步骤四得到的高光谱映射矩阵和多光谱映射矩阵，得到映射后的高光谱数据和映射后的多光谱数据，作为训练数据； 采用训练数据训练分类器，获得训练好的分类器； 步骤六、将待测多光谱遥感图像乘以步骤四得到的多光谱映射矩阵，得到映射后的待测多光谱遥感图像，采用训练好的分类器对映射后的待测多光谱遥感图像进行分类，得到多光谱遥感图像的分类结果。

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