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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种用于高光谱图像分类的图卷积融合网络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：CN119649126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411764144.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于高光谱图像分类的图卷积融合网络是由高红民;盛润华;徐淑芳设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于高光谱图像分类的图卷积融合网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于高光谱图像分类的图卷积融合网络，包括：图像数据预处理，主要包括利用块划分、线性判别分析和简单线性迭代聚类等方法划分出不同尺度的分割和块数据，基于分割和块数据构建像素级图结构；构建分类网络，包括光谱转换模块，块数据图卷积支路，块数据卷积支路，分割数据图卷积支路，块数据图卷积特征处理模块，分割数据特征处理模块和特征融合模块；块数据图卷积特征处理模块，通过大卷积核卷积层与邻域聚合相结合的方式，改善像素级特征表达，提升分类精度；分割数据特征处理模块，利用特征相似度权重聚合来改善像素级特征表达，提升分类精度；特征融合模块，通过空洞卷积学习特征间的内在联系，改善特征融合效果，提升分类精度。本发明通过设计一种全新的卷积与图卷积融合神经网络来进行高光谱图像的分类工作，首先利用块划分、线性判别分析和简单线性迭代聚类等方法划分出不同尺度的分割和块数据，基于分割和块数据构建像素级图结构，再通过光谱转换模块对分割和块数据的光谱特征进行提取并降低其光谱维度，然后利用卷积和图卷积对分割和块数据的空间特征进行提取，紧接着利用块数据图卷积特征处理模块处理块数据图卷积特征，利用分割数据特征处理模块处理分割数据特征，最后利用特征融合模块自适应融合特征，将融合后的特征进行最终的分类。

本发明授权一种用于高光谱图像分类的图卷积融合网络在权利要求书中公布了：1.一种用于高光谱图像分类的图卷积融合网络，其特征在于，包括如下步骤： S1：对高光谱影像数据原始数据HSI进行标准化处理，获得标准化数据 S2：将标准化数据的待分类像素和与其距离不大于2的像素一起构建成5×5的块数据将标准化数据的待分类像素和与其距离不大于7的像素一起构建成15×15的块数据 S3：对标准化数据应用线性判别分析方法进行降维操作，获得降维数据 S4：对降维数据进行精细简单线性聚类得到精细分割图，进行粗略简单线性聚类得到粗略分割图； S5：基于精细分割图和标准化数据得到分割数据基于粗略分割图和标准化数据得到分割数据 S6：构建分类网络，包括S61光谱转换模块、S62块数据图卷积支路、S63块数据卷积支路、S64分割数据图卷积支路、S65块数据图卷积特征处理模块、S66分割数据特征处理模块和S67特征融合模块； S7：基于数据和计算对应拉普拉斯矩阵和 S8：将数据和中的有标签部分和对应拉普拉斯矩阵和一同作为输入数据输入分类网络进行训练，并将训练集像素的网络输出结果同其标签对比计算出交叉熵损失L，使用Adam优化器反向传播网络参数以降低交叉熵损失L，持续训练至交叉熵损失L收敛并保存网络参数； S9：将数据和中的无标签部分和对应拉普拉斯矩阵和一同输入分类网络进行分类预测，输出高光谱图像全图分类结果。

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