基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的国内外研究现状

随着高光谱和LiDAR技术的不断发展，这两种技术的融合在遥感图像分类中得到了越来越广泛的应用。基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类是其中的一个研究方向。以下是国内外研究现状的概述：

1. 国内研究现状

在国内，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的研究还比较少，但已经有一些相关的工作。例如，南京航空航天大学的研究人员提出了一种基于Transformer和多尺度特征融合的高光谱和LiDAR分类方法。该方法首先使用Transformer对高光谱数据进行编码，然后将编码后的特征与LiDAR数据进行融合，最后使用卷积神经网络对融合后的特征进行分类。

2. 国外研究现状

在国外，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的研究比较活跃。例如，美国密歇根大学的研究人员提出了一种基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类方法。该方法使用Transformer对高光谱数据进行编码，并使用3D卷积神经网络对LiDAR数据进行编码。之后，两个编码器的输出被拼接在一起，并使用卷积神经网络对融合后的特征进行分类。

另外，德国乌尔姆大学的研究人员也提出了一种基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类方法。该方法使用Transformer对高光谱和LiDAR数据进行联合编码，并使用一组全连接层对编码后的特征进行分类。

总的来说，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的研究还处于起步阶段，但已经取得了一些进展。未来，随着这两种技术的不断发展和改进，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类在遥感图像分类中的应用前景将会更加广阔。