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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类方法及设备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：CN117036925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210472489.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类方法及设备是由孙亚男;何卫锋;涂仕奎;袁帅设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类方法,包括：预处理原始高光谱图像；切片处理所述预处理后的图像，得到若干个图像块；每个所述图像块应用多尺度空间特征提取方法，获得所述图像块中的每个像素的空间特征向量；将所述原始高光谱图像的光谱向量作为光谱特征；将所述空间特征向量与所述光谱特征拼接，获得每个像素的空间‑光谱联合特征向量；使用所述空间‑光谱联合特征向量训练分类模型并进行分类应用。本发明通过分别设计降维、特征表示、特征增强和特征向量组合等计算过程，使得多尺度空间特征提取方法在充分提取空间特征的基础上显著降低了计算复杂度和相应能耗，并且对于图像噪声有着更高的容忍程度。

本发明授权基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类方法,其特征在于，包括： 对原始高光谱图像进行预处理，得到图像的均值灰度图； 对所述图像的均值灰度图进行切片处理，得到若干个图像块； 每个所述图像块采用多尺度空间特征提取方法，获得所述图像块中的每个像素的空间特征向量； 将所述原始高光谱图像的光谱向量作为光谱特征； 将所述空间特征向量与所述光谱特征拼接，获得每个像素的空间-光谱联合特征向量； 使用所述空间-光谱联合特征向量训练分类模型并进行分类； 所述对原始高光谱图像进行预处理，包括： 对所述原始高光谱图像进行降维处理，原始高光谱图像为三维立方体数据，单个像素的数据包含一个光谱维向量； 计算所述原始高光谱图像中每个像素向量在光谱维上的均值，得到整个图像的均值灰度图； 所述多尺度空间特征提取方法，包括： 选用最大值滤波器作为所述图像块的基本特征提取单元； 利用所述最大值滤波器对所述图像块进行特征提取并对应获得一个空间特征层； 选用多个尺度的最大值滤波器对所述图像块进行处理，获得多个空间特征层； 将所述多个空间特征层叠加获得所述图像块中的每个像素的空间特征向量。

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