CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

吴海滨; 戴诗语; 王爱丽; 岩堀祐之; 于效宇

doi:10.37188/OPE.20243207.1087

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CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类

信息科学 | 更新时间：2024-05-06

- CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类
- Collaborative classification of hyperspectral and LiDAR data based on CNN-transformer
- “多模态分类任务在遥感图像处理领域取得了新突破。针对高光谱图像（HSI）与LiDAR数据融合处理的挑战，研究者提出了一种基于对比学习的CNN-Transformer协同分类网络——CLCT-Net。该网络通过创新的共有特征提取模块，实现了不同传感器数据间的语义对齐，解决了跨模态信息表达和特征对齐的难题。研究者设计了包含空间-通道分支和光谱上下文分支的双分支HSI编码器，以及结合频域自注意力机制的LiDAR编码器，从而充分提取并整合了两种数据的丰富特征。同时，他们巧妙地集成了对比学习方法，进一步提高了多模态数据协同分类的精度。在Houston 2013和Trento数据集上的实验验证，CLCT-Net模型的地物分类精度分别高达92.01%和98.90%，显著超越了其他同类模型。这一成果不仅为跨模态数据特征的深度挖掘和协同提取提供了有力工具，也为遥感图像处理领域的多模态分类任务研究开辟了新的方向。”
- 光学精密工程 2024年32卷第7期页码：1087-1100
- 作者机构：
  
  1.哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江省激光光谱技术及应用重点实验室，黑龙江哈尔滨 150080
  2.中部大学计算机科学学院，日本爱知 487-8501
  3.电子科技大学中山学院电子信息学院，广东中山 528400
- 作者简介：
  
  [ "吴海滨（1977-），男，上海人，博士，教授，博士生导师，2002年于哈尔滨工业大学获得硕士学位，2008年于哈尔滨理工大学获得博士学位，主要从事机器视觉、医学虚拟现实、深度学习图像分类的研究。E-mail：woo@hrbust.edu.cn" ]
  [ "王爱丽（1979-），女，天津人，博士，教授，硕士生导师，2008年于哈尔滨工业大学获得博士学位，主要从事机器视觉、深度学习图像分类的研究。Email：aili925@hrbust.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  黑龙江省自然科学基金资助项目(JJ2023LH1143);黑龙江省重点研发计划资助项目(JD2023SJ19);“一带一路”创新人才交流外国专家项目(G2022012010L);黑龙江省级领军人才梯队后备带头人资助项目
- DOI：10.37188/OPE.20243207.1087
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2023-10-23，
  
  修回日期：2023-11-20，
  
  纸质出版日期：2024-04-10
- 稿件说明：
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吴海滨,戴诗语,王爱丽等.CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类[J].光学精密工程,2024,32(07):1087-1100.

WU Haibin,DAI Shiyu,WANG Aili,et al.Collaborative classification of hyperspectral and LiDAR data based on CNN-transformer[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(07):1087-1100.
吴海滨,戴诗语,王爱丽等.CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类[J].光学精密工程,2024,32(07):1087-1100. DOI： 10.37188/OPE.20243207.1087.

WU Haibin,DAI Shiyu,WANG Aili,et al.Collaborative classification of hyperspectral and LiDAR data based on CNN-transformer[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(07):1087-1100. DOI： 10.37188/OPE.20243207.1087.

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DOI：10.37188/OPE.20243207.1087