一种基于特征置信度的高光谱与激光雷达数据融合分类方法

一种基于特征置信度的高光谱与激光雷达数据融合分类方法，它属于遥感图像分类领域。本发明解决了传统方法并未考虑不同数据源的特征在重要性上的差异，导致分类精度低的问题。本发明从高光谱图像数据中捕获和学习高光谱空‑谱联合特征，从LiDAR‑DSM数据中获取高程特征；通过融合特征置信度分配模块对多模态特征进行融合，并为不同特征分配不同的置信权重，可以确保高质量、高相关性的特征信息得到更多关注，从而在融合过程中抑制低置信度特征对结果的负面影响；设计的多级特征交互融合编码器可以多次融合多模态语义特征，增强模型捕捉不同模态数据关联性的能力，避免信息丢失或不充分融合，显著提升分类精度。本发明方法可以应用于遥感图像分类。