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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利高光谱遥感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：CN114299382B 。

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：202111401330.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权高光谱遥感图像分类方法及系统是由王晶晶;孙增钊;张波设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱遥感图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种高光谱遥感图像分类方法及系统，属于图像处理技术领域，对高光谱遥感图像进行降维处理；提取降维处理后的图像的空间特征，得到空间特征图；提取空间特征图的光谱特征，得到空间光谱融合特征图；对空间光谱融合特征图进行光谱关键信息和空间关键信息提取；利用优化器对提取了光谱关键信息和空间关键信息后的图像进行处理，获得图像分类结果。本发明采用残差连接，可以有效减少梯度消失现象；结合光谱和空间注意力机制，提取了更加完整的空间特征和光谱特征，有效抑制了噪声影响；采用熵率超像素预处理高光谱图像，比传统的主成成分分析法更加注重不同波段之间的关系，提高了图像分类精度，分类结果更准确清晰。

本发明授权高光谱遥感图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，包括： 对高光谱遥感图像进行降维处理； 提取降维处理后的图像的空间特征，得到空间特征图；提取空间特征图的光谱特征，得到空间光谱融合特征图；采用混合卷积神经网络，其中，二维卷积用于在不丢失光谱信息的情况下对图像进行空间特征学习，配合三维卷积提取空间光谱融合特征，具体的，构建2D-3D混合卷积神经网络，前三层卷积层分别使用32个3×3×3、16个3×3×5、8个3×3×7的卷积块，然后送入64个3×3的卷积层，每层中的步长设置为1；采用ReLU作为激活函数： ； 其中，表示神经网络上一层的输入向量所经历的线性变换，最终输出的非线性结果取决于神经元在网络结构中的当前位置；同时训练多组参数，选择激活值最大的作为下一层的激活值；其中，表示权重，表示神经元，表示反向传播的权重，表示偏置； 注意力机制模块中分别加入光谱注意力机制和空间注意力机制，具体的，双重注意机制根据光谱和空间顺序两个独立的维度得出注意图，然后将注意图乘以输入特征图，并进行自适应的特征细化；给定一个特征图，经过提取模块后得到一维光谱特征图和二维空间特征图，其中，、、分别代表高度、宽带、光谱数量；双注意力机制由下式表示： 其中，表示对应元素相乘，表示经过光谱注意力机制后的输出，表示经过空间注意力机制后的输出结果； 在经过注意力机制模块输出后，再经过两次Dropout层，同样包括密集连接和ReLU激活函数，最终通过softmax分类层得出结果； 对空间光谱融合特征图进行光谱关键信息和空间关键信息提取； 利用优化器对提取了光谱关键信息和空间关键信息后的图像进行处理，获得图像分类结果。

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