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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利农作物遥感高光谱图像分类方法、装置、设备及介质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：CN119580087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411621140.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权农作物遥感高光谱图像分类方法、装置、设备及介质是由宋歌;陈金杰;杨小飞;罗晓琪;陈嘉欣;王旭设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物遥感高光谱图像分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种农作物遥感高光谱图像分类方法、装置、设备及介质，方法包括：在上下文信息融合模块中，确定第一上下文信息特征图以及第二上下文信息特征图；将二维卷积特征图以及三维卷积特征图分别输入至特征过滤器中，以确定第一过滤特征图以及第二过滤特征图；分别将第一上下文信息特征图与第一过滤特征图、第二上下文信息特征图与第二过滤特征图进行特征图融合，以确定第一融合特征图以及第二融合特征图；将第一融合特征图以及第二融合特征图进行信息拼接，以确定综合融合特征图，将综合融合特征图输入至多层感知机层进行映射以确定农作物遥感高光谱图像中农作物的类别。本申请能够有效地提升农作物遥感高光谱图像分类的精度和效率。

本发明授权农作物遥感高光谱图像分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种农作物遥感高光谱图像分类方法，其特征在于，包括： 响应农作物遥感高光谱图像分类指令，获取无人机机载相机中的农作物遥感高光谱图像，调用改进的SENet网络，将全局池化更新为一对一维特征编码，采用两个池化核对所述农作物遥感高光谱图像分别进行水平和垂直方向编码，以确定水平方向聚合特征以及垂直方向聚合特征；将所述水平方向聚合特征以及所述垂直方向聚合特征进行拼接以确定拼接后的特征，将所述拼接后的特征进行1x1卷积、归一化和ReLU激活函数，以提取通道的特征权重，将所述特征权重应用于所述农作物遥感高光谱图像，以确定所述农作物遥感高光谱图像中的感兴趣区域； 将所述感兴趣区域输入至已训练至收敛状态的农作物遥感图像分类模型中，在特征提取模块的二维卷积分支网络和三维卷积分支网络中进行并行处理，以确定二维卷积特征图以及三维卷积特征图，其中，所述农作物遥感图像分类模型由卷积神经网络和Transformer模型所构建； 在上下文信息融合模块中，采用所述Transformer模型中的十字交叉注意力机制模块分别提取所述二维卷积特征图以及所述三维卷积特征图中的上下文信息特征，以确定第一上下文信息特征图以及第二上下文信息特征图；将所述二维卷积特征图以及所述三维卷积特征图分别输入至特征过滤器中，以确定第一过滤特征图以及第二过滤特征图； 分别将所述第一上下文信息特征图与所述第一过滤特征图、第二上下文信息特征图与所述第二过滤特征图进行特征图融合，以确定第一融合特征图以及第二融合特征图； 将所述第一融合特征图以及所述第二融合特征图进行信息拼接，以确定综合融合特征图，将所述综合融合特征图输入至多层感知机层进行映射以确定所述农作物遥感高光谱图像中农作物的类别，以完成农作物遥感高光谱图像的分类。

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