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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明公开了基于高光谱图像和LiDAR数据的融合分类方法及系统，所述方法包括：获取目标高光谱图像和目标LiDAR数据；构建地物分类模型并训练得到目标模型，其中，目标模型包括：特征提取模块、SAGC模块、SEWC模块和分类模块；将目标高光谱图像和目标LiDAR数据输入到特征提取模块进行特征提取，得到第一抽象特征和第二抽象特征；将第一抽象特征和第二抽象特征输入到SAGC模块进行不同尺度下特征的捕捉和组合，得到多尺度空间特征；将多尺度空间特征输入到SEWC模块进行增强和融合，得到深层融合特征；将深层融合特征输入到分类模块进行分类，得到地物分类结果。本发明增强了特征提取过程，并整合了全面的空间、光谱和高程信息，实现更精细的地物分类。
主权项：1.一种基于高光谱图像和LiDAR数据的融合分类方法，其特征在于，所述基于高光谱图像和LiDAR数据的融合分类方法包括：获取目标区域的目标高光谱图像和目标LiDAR数据；构建地物分类模型，对所述地物分类模型进行训练和测试，得到目标模型，其中，所述目标模型包括：特征提取模块、SAGC模块、SEWC模块和分类模块；将所述目标高光谱图像和所述目标LiDAR数据输入到所述特征提取模块进行特征提取，得到第一抽象特征和第二抽象特征；将所述第一抽象特征和所述第二抽象特征输入到所述SAGC模块进行不同尺度下特征的捕捉和组合，得到多尺度空间特征；将所述多尺度空间特征输入到所述SEWC模块进行增强和融合，得到深层融合特征；将所述深层融合特征输入到所述分类模块进行分类，得到地物分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 基于高光谱图像和LiDAR数据的融合分类方法及系统
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