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龙图腾网获悉苏州空天信息研究院申请的专利一种基于多源数据智能融合的土地利用分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120411808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510533055.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多源数据智能融合的土地利用分类方法是由武晓环;齐厚基;俞信;王洋设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据智能融合的土地利用分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据智能融合的土地利用分类方法，获取研究区域的多源地理空间数据，包括遥感影像数据、街景影像数据、建筑物矢量数据、路网矢量数据、兴趣点数据、手机信令数据、微博签到数据，形成土地利用分类实验数据集；分别构建每个研究单元的遥感影像特征、街景影像特征、建成环境特征、兴趣点特征、人口分布特征，形成土地利用分类任务的特征集；将构建的各类特征两两组合生成由不同模态特征构成的特征对，通过对比学习方法对不同模态的特征进行特征对齐，并将对齐后的特征加入土地利用分类任务的特征集；基于XGBoost集成学习模型进行土地利用分类，并采用五折交叉验证进行模型有效性检验。本发明提升了土地利用分类的准确度。

本发明授权一种基于多源数据智能融合的土地利用分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据智能融合的土地利用分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取研究区域的路网矢量数据，通过对路网矢量数据进行线转面操作将研究区域分为若干街区地块，作为研究单元； S2：获取研究区域的多源地理空间数据，包括遥感影像数据、街景影像数据、建筑物矢量数据、路网矢量数据、兴趣点数据、手机信令数据、微博签到数据，形成土地利用分类实验数据集，用以构建研究单元的不同特征； S3：基于土地利用分类实验数据集中的多源地理空间数据，分别构建每个研究单元的遥感影像特征、街景影像特征、建成环境特征、兴趣点特征、人口分布特征，形成土地利用分类任务的特征集； S4：将S3中构建的各类特征两两组合生成由不同模态特征构成的特征对，通过对比学习方法对不同模态的特征进行特征对齐，并将对齐后的特征加入土地利用分类任务的特征集，具体方法为： 对于每一个特征对来说，首先选取若干研究单元为一组，构建多组正负样本对，将来自同一个研究单元的不同模态的数据特征作为正样本对，将不同研究单元的不同模态数据特征作为负样本对； 随后构建两个多层感知机MLP，分别用于将两个不同模态的特征投影到相同维度，并在投影之后计算特征之间的余弦相似度生成相似度矩阵，用梯度下降法学习两个MLP的最优参数，优化目标为正样本对之间的余弦相似度最大化，负样本对之间的余弦相似度最小化； 最后，优化后的两个MLP会输出统一维度的对齐特征，由于特征之间潜在的相关性，会削弱特征对齐的作用，因此根据优化后的相似度矩阵选择相似度低于阈值的特征对的对齐特征加入土地利用分类任务的特征集； S5：将土地利用分类任务特征集内的所有特征输入XGBoost集成学习模型进行土地利用分类，并采用五折交叉验证进行模型有效性检验。

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