一种局部全局的多分辨率LiDAR-高光谱图像协同分类方法

本发明涉及一种局部全局的多分辨率LiDAR‑高光谱图像协同分类方法，属于深度学习领域。该方法包括以下步骤：S1：高光谱数据、LiDAR数据预处理，对高光谱数据和LiDAR数据进行最大‑最小值阈值归一化；S2：数据集划分；按照一定比例随机选取像素作为训练集，剩余的像素点作为测试集；S3：多分辨率多尺度特征提取；S4：局部‑全局MLP特征学习；S5：基于LiDAR信息引导的特征融合；S6：损失计算，模型参数更新；S7：确定样本分类结果；该方法在分类精度上优于其他的高光谱‑LiDAR图像协同分类方法。