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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利基于核张量切片稀疏编码的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：CN116091950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310076996.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于核张量切片稀疏编码的分类方法是由杨丽霞;张瑞;杨淑媛;焦李成设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核张量切片稀疏编码的分类方法在说明书摘要公布了：精确的作物分类在农业领域发挥着重要作用，用于精确作物分类的一个理想数据源是无人机获取的高空间分辨率高光谱影像highspatialresolutionshyperspectralimagery，H2影像。然而，对于具有许多不同类别作物的影像，无人机H2影像的作物分类是一个巨大的挑战。无人机H2影像的显著光谱多样性、空间异质性和非线性数据结构导致光谱判别性差。为了提高判别性，本发明提出了一种基于核张量切片稀疏编码的分类方法，用于无人机H2影像的精确作物分类。KTSSCC中的核张量表示机制可以降低线性不可分，同时很好地保留了土地覆盖物的光谱特征和空间约束，从而大大提高了判别性。此外，本发明提出了核张量切片稀疏正交匹配追踪方法，用于优化谱空间中的核张量切片稀疏编码，大大降低了计算成本。

本发明授权基于核张量切片稀疏编码的分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于核张量切片稀疏编码的分类方法，其特征在于：基于核张量切片稀疏编码的分类方法包括以下步骤： 步骤一，选择以无人机H2影像中未知像素为中心的小窗口中的像素作为其空间相邻像素； 步骤二，通过根据空间位置排列这些空间相邻像素在特征空间中的表示来生成其核空间近邻张量； 步骤三，由于无人机H2影像的稀疏性和空间同质性，每个生成的核空间近邻张量中的光谱向量被期望由几个共同的训练像素的光谱向量稀疏表示； 步骤四，与核空间近邻张量相关的稀疏编码系数形成了一个切片稀疏张量； 步骤五，将该张量记为切片稀疏编码张量SSCT； 步骤五中，不直接在高维特征空间中计算SSCT，而是在谱空间中使用核技巧，采用核张量切片稀疏正交匹配追踪KTSSOMP方法来自适应学习SSCT，SSCT具有判别性，用于实现无人机H2影像的作物分类； 核张量切片稀疏正交匹配追踪KTSSOMP方法为： 输入:L个已标记高光谱向量和未标记高光谱向量核函数κ,稀疏水平S； 输出:SSCTA； 步骤1:构造字典矩阵和空间近邻张量 步骤2:计算第l,m个元素为κxl,xm的核矩阵KD和第i,j,l个元素为κX i,j,:,xl的核张量 步骤3:设置s＝0，初始化 步骤4:当s≤S时，执行循环 1计算相关张量 2寻找新索引 3合并选定的索引Λs＝[Λs-1,λs]； 4s＝s+1； 5返回索引集Λ＝Λs-1,SSCTA,它的非零切片用Λ索引 结束循环； 获得SSCTA，未知像素x的KSNT与第c类训练样本的近似值之间的残差可以通过下式计算： 其中是由第c类训练样本的光谱特征构成的子字典，是Dc在特征空间中的表示，由A中与Dc对应的Lc正面切片组成，是第i,j,lc个元素为的核张量,是第lc,mc个元素为 是Dc的原子的核矩阵；那么x的标记由 预测。

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