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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本申请的实施例涉及地物分类技术领域，特别涉及一种基于多注意力增强的多模遥感图像地物分类方法，该方法包括：在待识别多模遥感图像中确定目标像素点，以目标像素点为中心在待识别多模遥感图像中截取预设尺寸的子图像，并对子图像进行L1归一化，将L1归一化后的子图像作为目标像素点对应的多模数据；将多模数据输入至预训练的三分支地物分类模型中，获取三分支地物分类模型输出的对目标像素点的地物分类结果；其中，三分支地物分类模型由浅层特征提取网络、多注意力增强网络、耦合学习网络和分类网络组成，浅层特征提取网络由光谱分支网络、空间分支网络和高程分支网络组成。该方法大幅提升了地物分类的速度、效率和精确度。

主权项：1.一种基于多注意力增强的多模遥感图像地物分类方法，其特征在于，包括：在待识别多模遥感图像中确定目标像素点，以所述目标像素点为中心在所述待识别多模遥感图像中截取预设尺寸的子图像，并对所述子图像进行L1归一化，将L1归一化后的子图像作为所述目标像素点对应的多模数据；其中，所述待识别多模遥感图像包括成对的待识别高光谱图像和待识别激光雷达图像，所述多模数据包括成对的高光谱数据和激光雷达数据；将所述多模数据输入至预训练的三分支地物分类模型中，获取所述三分支地物分类模型输出的对所述目标像素点的地物分类结果；其中，所述三分支地物分类模型由浅层特征提取网络、多注意力增强网络、耦合学习网络和分类网络组成，所述浅层特征提取网络由光谱分支网络、空间分支网络和高程分支网络组成；所述光谱分支网络用于从所述高光谱数据中提取初级光谱特征，所述空间分支网络用于从所述高光谱数据中提取初级空间特征，所述高程分支网络用于从所述激光雷达数据中提取初级高程特征；所述多注意力增强网络用于对所述初级光谱特征、所述初级空间特征和所述初级高程特征进行注意力增强，得到增强光谱特征、增强空间特征和增强高程特征；所述耦合学习网络用于对所述增强光谱特征、所述增强空间特征和所述增强高程特征进行属性特征提取，得到输出光谱特征、输出空间特征和输出高程特征；所述分类网络用于对所述输出光谱特征、所述输出空间特征和所述输出高程特征进行特征融合，得到融合特征，并基于所述输出光谱特征、所述输出空间特征、所述输出高程特征和所述融合特征，输出的对所述目标像素点的地物分类结果。

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权利要求：

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