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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种高光谱图像分类方法及系统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：CN119418114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411531979.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱图像分类方法及系统是由李雪莹;孙茹诗;李芮;杜军威设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱图像分类方法及系统，所述方法包括：获取高光谱图像；对高光谱图像进行预处理，获得预处理后图像；从预处理后图像中提取光谱、空间和频域特征；对预处理后图像进行超像素分割，将图像的每个超像素视为一个节点，构建图结构，并提取图结构的全局特征；将图结构的全局特征和局部特征，获得高光谱图像的融合特征；根据高光谱图像的融合特征，确定高光谱图像的分类结果。提高了对高光谱图像的分类识别效果。

本发明授权一种高光谱图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像分类方法，其特征在于，包括： 获取高光谱图像； 对高光谱图像进行预处理，获得预处理后图像； 利用局部特征提取网络从预处理后图像中提取获得高光谱图像的局部特征；局部特征提取网络为基于卷积神经网络的孪生网络架构，从预处理后图像中提取光谱空间特征和频域特征；将光谱空间特征和从预处理后图像中提取的频域特征进行加权融合，获得高光谱图像的局部特征；其中，局部特征提取网络采用共享权重的双分支结构，包括光谱空间特征提取分支和频域特征提取分支；光谱空间特征提取分支包括第一卷积网络和第二卷积网络；第一卷积网络通过点卷积从预处理后图像中提取光谱特征，该卷积操作对每个光谱通道进行独立处理，捕捉各波段的光谱细节；第二卷积网络使用深度卷积从第一卷积网络输出的光谱特征中提取空间特征，获得光谱空间特征，能够捕捉图像在空间维度上的局部模式；频域特征提取分支利用快速傅里叶变换，将预处理后图像转换为频域数据，从频域数据中提取幅度谱特征，该幅度谱特征即为图像的频域特征； 对预处理后图像进行超像素分割，将图像的每个超像素视为一个节点，构建图结构，并利用图注意力网络提取图结构的全局特征，图注意力网络的输入为超像素分割后生成的图结构中的节点特征； 将图结构的全局特征和高光谱图像的局部特征融合，获得高光谱图像的融合特征； 根据高光谱图像的融合特征，确定高光谱图像的分类结果。

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