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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像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：CN119152281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411596691.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法是由李恒超;魏宇乐;王检利;郑玉棒设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，包括获取高光谱图像和激光雷达图像数据集，对其进行归一化和降维处理，并分为训练集和测试集；依次构建多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络，并基于所述多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络构建得到多模态四元数表示网络；将训练集按照预设训练参数和损失函数训练多模态四元数表示网络进行训练，得到训练后的多源遥感图像分类模型，并根据训练后的多源遥感图像分类模型对所述测试集进行测试，得到分类结果。本发明可以简单有效地融合多模态特征。

本发明授权一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法，其特征在于，包括：获取高光谱图像和激光雷达图像数据集，对其进行归一化和降维处理，并分为训练集和测试集；依次构建多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络，并基于所述多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络构建得到多模态四元数表示网络；将训练集按照预设训练参数和损失函数训练多模态四元数表示网络进行训练，得到训练后的多源遥感图像分类模型，并根据训练后的多源遥感图像分类模型对所述测试集进行测试，得到分类结果；其中，将训练集按照预设训练参数和损失函数训练多模态四元数表示网络进行训练，包括：将所述训练集内的数据输入至多模态四元数表示模块进行处理，得到多模态四元数表示模块的输出，所述多模态四元数表示模块的输出包括高光谱图像的空间特征四元数表示、激光雷达图像的空间特征四元数表示和高光谱图像的光谱特征四元数表示；将所述多模态四元数表示模块的输出分别输入至三级融合框架的第一级多模态特征交叉融合模块和第二级多模态特征交叉融合模块进行处理，得到第一级融合的多模态特征输出和第二级融合的多模态特征输出；将所述第一级融合的多模态特征输出和第二级融合的多模态特征输出分别输入至双分支四元数卷积Transformer网络进行处理，得到双分支四元数卷积Transformer网络的输出；将所述双分支四元数卷积Transformer网络的输出发送至第三级多模态特征交叉融合模块进行处理，并将处理得到第三级多模态特征交叉融合模块的输出和双分支四元数卷积Transformer网络的输出发依次输入至预设的全连接层进行分类，得到分类结果，其中所述预设的全连接层包括两层四元数全连接层和一个全连接层；其中,所述将所述训练集内的数据输入至多模态四元数表示模块进行处理，得到多模态四元数表示模块的输出，包括：基于预设的高光谱图像空间特征四元数表示的数学表达式确定高光谱图像的空间特征四元数表示和激光雷达图像的空间特征四元数表示；基于预设的高光谱图像光谱特征四元数表示的数学表达式构造高光谱图像的光谱特征四元数表示；其中,所述将所述多模态四元数表示模块的输出分别输入至三级融合框架的第一级多模态特征交叉融合模块和第二级多模态特征交叉融合模块进行处理，包括：基于第一级多模态特征交叉融合模块的三维四元数卷积分别对高光谱图像空间特征四元数表示的每个位置和激光雷达图像空间特征四元数表示的每个位置进行特征提取，得到高光谱图像位置特征和激光雷达图像位置特征；使用softmax函数计算所述高光谱图像位置特征和激光雷达图像位置特征之间的相关性值；基于哈密顿乘法将所述相关性值和所述高光谱图像位置特征进行相乘得到激光雷达图像空间特征四元数表示对高光谱图像空间特征四元数表示的加权响应；基于所述加权响应与高光谱图像空间特征四元数表示进行逐元素加法操作，得到第一级融合的多模态特征输出；将所述高光谱图像光谱特征四元数表示和激光雷达图像空间特征四元数表示输入至第二级多模态特征交叉融合模块进行处理，其中重复上述特征提取、相关性值计算、加权响应计算和逐元素加法操作，得到第二级融合的多模态特征输出；其中,将所述第一级融合的多模态特征输出和第二级融合的多模态特征输出分别输入至双分支四元数卷积Transformer网络进行处理，包括：将所述第一级融合的多模态特征输出发送至双分支四元数卷积Transformer网络中的预设的空间四元数卷积Transformer块进行处理，得到空间四元数卷积Transformer块的输出结果；将所述第二级融合的多模态特征输出发送至双分支四元数卷积Transformer网络中的预设的光谱四元数卷积Transformer块进行处理，得到光谱四元数卷积Transformer块的输出结果。

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