基于分层多模态特征聚合的轴向Transformer的多源遥感图像分类方法

基于分层多模态特征聚合的轴向Transformer的多源遥感图像分类方法，本发明涉及多源遥感图像分类方法。本发明目的是为了解决现有方法大多数联合分类往往局限于单一层次的特征级处理，而忽视了不同层次的多模态特征之间的深度融合，这种局限性导致这些方法的分类性能难以继续提升的问题。过程为：获取高光谱图像数据HSI；获取光探测和测距数据LiDAR；构建HMAT网络模型；HMAT网络模型包括通道调制模块、分层多模态特征聚合模块、加权局部特征提取模块、全局特征提取模块，以及局部‑全局特征融合分类模块；基于构建的HMAT网络模型对待测高光谱图像数据和光探测和测距数据对进行预测，获得分类结果。本发明用于多源遥感图像分类领域。