公开(公告)号：CN119942193A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510009886.4

申请日：2025-01-03

Applicant: 武汉大学

Inventor： 于秋则 ,  孙兴全 ,  张超羽 ,  尚艳丽 ,  刘方宏 ,  张浩文

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13

Abstract: 本发明公开一种基于跨模态注意力的光学和SAR遥感影像协同地物分类方法，该方法能够动态建模光学影像与SAR影像之间的特征关联，自适应调整模态特征权重，突出关键模态在地物特征表达中的作用，削弱非关键信息的影响；以及通过上下文注意力机制，捕捉光学和SAR影像的全局与局部特征关联，有效提升地物分类的精度与鲁棒性。本发明提出的跨模态注意力方法通过联合损失函数优化模型，使其在特征层与决策层均能高效利用多模态数据，提供更高精度的地物分类结果。该方法不仅提升了遥感影像的解译能力，还为城市规划、环境保护、灾害监测等领域提供了精确的数据支持，在实际应用中具有重要的价值和广阔的应用前景。