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摘要
多源遥感地物分类任务在地理空间观测中具有重要意义。然而，该任务面临
着多源数据结构不一致、物理性质不相关、特征信息利用不充分以及融合方式不
完善等问题。因此，本文提出了一种基于多层次Transformer的多源遥感地物分类
网络，用于融合异构信息并利用多源遥感数据之间的互补性，以提高对高光谱图
像和激光雷达(LiDAR)图像的联合分类性能。本文的研究内容如下：
1）本文提出了一种基于Transformer互补融合模块的多源遥感地物分类网络。
该网络的核心在于设计了Transforme
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