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龙图腾网获悉核工业航测遥感中心;河北航遥科技有限公司申请的专利一种基于频谱空间残差网络的岩性分类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：CN119339157B 。

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：202411636594.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于频谱空间残差网络的岩性分类方法是由李瑞炜;卢辉雄;冯博;魏本赞;程旭;范芳;邓国武;黄燕鹏;杜继龙;欧琪琪;杨文杰设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频谱空间残差网络的岩性分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于频谱空间残差网络的岩性分类方法，包括以下步骤：收集被测区域的多源地学数据，对多源地学数据进行数据处理，形成待分类图像；在待分类图像上标记岩性样本位置及岩性类别编码；从待分类图像中提取岩性样本，并检验样本的独立性；基于频谱空间残差网络架构建立岩性分类模型，设置模型超参数，对模型进行训练，分析模型的准确率和损失值指标，检验模型的鲁棒性；提取待分类图像中的岩性信息，勾绘并修正岩性单元边界；将分类结果栅格图像中的岩性单元边界与非岩石裸露区域的边界拼接到一起，编制完整的被测区域岩性分类结果图。本发明实现了准确高效的岩性分类，有利于辅助地质人员更好地开展区域地质调查。

本发明授权一种基于频谱空间残差网络的岩性分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱空间残差网络的岩性分类方法，其特征是，包括以下步骤： S1、收集数据：收集被测区域的包括地学数据、航磁航放数据和高光谱遥感影像在内的多源地学数据； S2、处理数据：对所收集的多源地学数据进行常规处理，然后选择数据通道，对图像数据进行规范化处理，以统一图像数据的格式、投影、网度和空间范围，并将处理后的不同类型的图像组合成为一个多通道图像；在多通道图像上圈定包括水体、冲洪积物、人工建筑和工程分布区在内的非岩石裸露区域，并将非岩石裸露区域的数据从多通道图像中去除，形成被测区域的待分类图像； 对多源地学数据的常规处理操作包括：对地学数据进行地质图件矢量化处理；对航磁航放数据进行制图转换处理；对高光谱遥感影像进行辐射校正、大气校正、正射校正、几何精校正和异常波段检测处理； S3、制作岩性样本集：建立各类岩性在待分类图像上的判别标志，并在待分类图像上标记岩性样本的位置及其岩性类别编码；根据标记的岩性样本位置，从待分类图像中提取岩性样本，并检验样本的独立性；对岩性样本进行包括样本乱序、扩选三维样本和样本数据归一化在内的整理操作，将整理好的岩性样本按比例划分为训练集、验证集和测试集，构成岩性样本集； S4、构建岩性分类模型：基于频谱空间残差网络架构建立岩性分类模型，根据样本结构调整岩性分类模型的输入端口、卷积核尺寸、卷积层数和输出端口，并对模型的超参数进行初始化设置； S5、训练模型：利用训练集和验证集对岩性分类模型进行训练，利用测试集对模型的鲁棒性进行检验；根据模型在训练集和验证集上的准确率和损失值指标以及在测试集上的混淆矩阵分类精度，综合评估岩性分类模型的分类性能，如果性能分析结果不达标，则对模型超参数进行逐项调节，再重复执行本步操作；直至性能分析结果达标，确定此时的模型超参数，并保存模型； S6、输出岩性分类结果：使用Python中的Gdal库加载待分类图像，提取待分类图像中的岩性信息以及包括栅格尺寸、行列数和空间投影在内的地理参数信息；对所提取的图像数据信息进行归一化处理，然后输入到岩性分类模型，岩性分类模型输出以罗马数字表示的岩性分类结果；使用Gdal库，将输出的岩性分类结果转换成为带有与待分类图像相同地理参数信息的分类结果栅格图像；将分类结果栅格图像导入Arcgis软件中，勾绘并修正岩性单元边界； S7、编制岩性分类结果图：将分类结果栅格图像中的岩性单元边界与非岩石裸露区域的边界拼接到一起，编制完整的被测区域岩性分类结果图；如果被测区域岩性分类结果图中存在有与已有地质认识不符的区域或是对岩性分类结果存疑的区域，则进行野外实地调查，并根据调查结果对被测区域岩性分类结果图进行修正。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人核工业航测遥感中心;河北航遥科技有限公司，其通讯地址为：050002 河北省石家庄市学府路11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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