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龙图腾网获悉深圳一丁川科技有限公司申请的专利一种基于数字高程模型特征提取的遥感高光谱图像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：CN119169377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411316337.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于数字高程模型特征提取的遥感高光谱图像分类方法是由孙海洪;苏倩;彭祺;谢俊帆设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字高程模型特征提取的遥感高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：一种基于数字高程模型特征提取的遥感高光谱图像分类方法，它属于高光谱图像分类技术领域。本发明解决了现有高光谱遥感图像分类方法的分类准确率低的问题。本发明获取了待分类区域的数字高程模型DEM、数字高程模型INSAR‑DEM和Landsat8卫星遥感高光谱图像，基于数字高程模型DEM和数字高程模型INSAR‑DEM可以获得最终修正后的数字高程模型DEM，再结合最终数字高程模型DEM的高程特征和图像的光谱特征进行分类，由于本发明的分类过程考虑了高程信息，因此，有效提高了分类的准确率。本发明方法可以应用于遥感高光谱图像分类。

本发明授权一种基于数字高程模型特征提取的遥感高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字高程模型特征提取的遥感高光谱图像分类方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、获取待分类区域的数字高程模型DEM、数字高程模型INSAR-DEM和Landsat8卫星遥感高光谱图像； 步骤二、根据数字高程模型DEM和数字高程模型INSAR-DEM，确定出数字高程模型DEM中的异常像元值，并根据异常像元的修正值对数字高程模型DEM中的异常像元值进行修正，得到修正后的数字高程模型DEM； 所述根据数字高程模型DEM和数字高程模型INSAR-DEM，确定出数字高程模型DEM中的异常像元值；具体为： 步骤1、分别获取数字高程模型DEM中的每个像元值在数字高程模型INSAR-DEM中对应的像元值，将数字高程模型DEM中的像元值ai在数字高程模型INSAR-DEM中对应的像元值记为bi，i=1,2,…,n，n是数字高程模型DEM中像元值的总数，也即数字高程模型INSAR-DEM中像元值的总数； 步骤2、计算ai和bi的平均值ci，i=1,2,…,n； 步骤3、计算偏差值|ai-ci|，|·|代表取绝对值； 若偏差值|ai-ci|大于设定的阈值，则ai为数字高程模型DEM中的异常像元值； 若偏差值|ai-ci|小于等于设定的阈值，则ai为数字高程模型DEM中的正常像元值； 步骤4、将ci作为异常像元值ai的修正值； 步骤三、将步骤二修正后的数字高程模型DEM作为第一神经网络模型的输入，通过第一神经网络模型输出最终的数字高程模型DEM； 步骤四、将Landsat8卫星遥感高光谱图像作为第二神经网络模型的输入，提取出图像的光谱特征； 步骤五、对最终的数字高程模型DEM进行高程特征提取，再将高程特征和光谱特征组合，得到组合特征； 将组合特征输入到支持向量机，通过支持向量机输出分类结果。

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