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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于局部-整体丰度注意力机制的亚像元制图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：CN119168871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411074047.2，技术领域涉及：G06T3/4069；该发明授权基于局部-整体丰度注意力机制的亚像元制图方法是由梅晓光;吴宇恒;樊凡;马泳设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部-整体丰度注意力机制的亚像元制图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部‑整体丰度注意力机制的亚像元制图方法，使用一个有丰度语义信息辅助的端到端网络解决混合像元问题，实现多尺度的信息监督；引入丰度注意力机制，利用生成的丰度图估计上下文关系，并将其融合进亚像元分类图的生成过程；使用局部‑整体的空间信息融合策略，先进行局部信息融合确保局部定位效果，再进行全局信息融合保证全局上下文的一致性。相较于现存方法，本发明所提出的方法可解释性好、制图精度高、适用范围广。

本发明授权基于局部-整体丰度注意力机制的亚像元制图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部-整体丰度注意力机制的亚像元制图方法，其特征在于，包括如下步骤： 设计特征提取模块，用于对原始低分辨率光谱图进行处理，提取与原始低分辨率光谱图分辨率相同的高维特征图； 设计辅助分支，将高维特征图进行通道变换得到的丰度图； 设计局部-整体丰度注意力模块，以高维特征图和丰度图作为输入，先在局部利用矩阵乘法进行丰度信息融合，从而聚合局部特征；接着在全局对区域进行加权操作，获得在空间上具有全局一致性的特征图； 设计上采样模块与分类模块，并将特征提取模块、局部-整体丰度注意力模块、上采样模块与分类模块串联形成主干亚像元制图网络； 设计损失函数对主干网络与辅助分支进行训练，并最终端到端地形成低分辨率光谱图到高分辨率亚像元定位图的映射； 设计局部-整体丰度注意力模块的方法如下： 将丰度图分割为个无重合的局部块，进行线性映射后得到局部丰度注意力图； 将高维特征图分割为个无重合的局部块，进行线性映射后得到局部高维特征图； 将局部丰度注意力图和局部高维特征图利用矩阵乘法将空间上下文融合进特征，得到所有局部块的第一融合特征； 考虑不同局部注意力图在空间上的权重，根据每个局部块的权重，通过映射矩阵对局部丰度注意力图进行处理，加权后得到局部丰度图； 将第一融合特征和局部丰度图进行融合处理，得到经过局部上下文和全局上下文信息融合的高维特征向量； 将高维特征向量按照分割反操作恢复成三维表达形式，得到第一输出； 将第一输出和输入的高维特征图相加得到第二输出，即为融合了丰度图语义信息的特征图。

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