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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种高光谱盲解混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：CN119810660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411880817.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高光谱盲解混方法是由彭进业;付毅豪;王珺;周桂生;彭盛霖;高彤;屈书毅;陈洁;胡琦瑶;王琳设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱盲解混方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱盲解混方法，方法包括以下步骤：构建高光谱盲解混模型，将高光谱图像数据输入至高光谱盲解混模型中，通过浅层编码器对高光谱图像数据中每一个像素的混合光谱进行空间特征和光谱特征的编码，以生成联合特征，并将联合特征通过特征共享机制同步传递给端元提取分支和丰度估计分支；端元提取分支接收通过特征提取模块从联合特征中提取隐藏端元特征，然后利用科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络从联合特征中提取纯端元；丰度估计分支利用窗口化的多头自注意力机制从联合特征中提取与纯端元对应的丰度图，得到混合光谱的解混结果。该方法无需依赖先验端元信息，降低了传统方法对已知端元库的依赖，提高系统的解混效率、稳定性与准确性。

本发明授权一种高光谱盲解混方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱盲解混方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建高光谱盲解混模型，所述高光谱盲解混模型具有浅层编码器、端元提取分支和丰度估计分支； 将高光谱图像数据输入至所述高光谱盲解混模型中，通过浅层编码器对所述高光谱图像数据中每一个像素的混合光谱进行空间特征和光谱特征的编码，以生成联合特征，并将所述联合特征通过特征共享机制同步传递给所述端元提取分支和所述丰度估计分支； 所述端元提取分支接收所述浅层编码器输出的联合特征，并通过特征提取模块从所述联合特征中提取隐藏端元特征，然后利用科尔莫戈洛夫-阿诺尔德网络从所述联合特征中提取纯端元；其中，通过非线性多变量函数对所述联合特征进行分离，并采用聚类技术将所述联合特征中分离出来的光谱特征进行聚类处理，以得到所述纯端元；所述端元提取分支的神经网络具有激活函数层，以对所述科尔莫戈洛夫-阿诺尔德网络提取到的所述纯端元进行约束，使得所述端元提取分支输出的所述纯端元为非负值； 所述丰度估计分支接收所述浅层编码器输出的联合特征，并利用窗口化的多头自注意力机制从所述联合特征中提取与所述纯端元对应的丰度图，得到混合光谱的解混结果。

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