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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置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：CN119888367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510177022.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置是由涂兵;张健;刘博;李军;方乐缘;贺燕;陈云云;曹兆楼设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置，涉及高光谱图像处理技术领域，本发明将原始高光谱数据中的每个像素点作为一个节点构建邻接矩阵，生成图结构数据；并使用余弦相似度度量函数去除一阶邻居节点中的异常像素，构建新的邻接矩阵，对原始数据使用主成分分析方法进行降维，提取主要光谱特征成分，降低计算复杂度，将优化后的邻接矩阵和降维后的三维高光谱遥感图像输入预先训练好的图神经网络模型，通过平均聚合方式聚合每个像素点的邻居特征，并通过KAN网络提取聚合后中心像素点的特征，得到中心像素点的嵌入，最后通过Softmax处理得到分类结果，提升了分类效率和准确性，为高光谱遥感图像处理领域带来了突破性的进展。

本发明授权一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测三维高光谱遥感图像； 根据所述待测三维高光谱遥感图像中的每个像素点构建邻接矩阵； 对待测三维高光谱遥感图像中的地物光谱特征进行重构，根据重构的地物光谱特征利用余弦相似度度量函数识别邻接矩阵中的异常像素点，去除所述异常像素点得到优化后的邻接矩阵； 对待测三维高光谱遥感图像进行降维处理； 将优化后的邻接矩阵和降维后的待测三维高光谱遥感图像输入预先训练好的图神经网络模型，得到分类结果； 所述训练好的图神经网络模型的处理过程，包括： 通过优化后的邻接矩阵将降维后的待测三维高光谱遥感图像构建成图结构数据，通过平均聚合方式聚合图结构数据中每个像素点的邻居特征，得到聚合特征，通过KAN网络从聚合特征中提取中心像素点的特征，得到中心像素点的嵌入，对中心像素点的嵌入进行Softmax处理得到分类结果； 所述对待测三维高光谱遥感图像中的地物光谱特征进行重构，根据重构的地物光谱特征利用余弦相似度度量函数识别邻接矩阵中的异常像素点，去除所述异常像素点得到优化后的邻接矩阵，具体包括： 对待测三维高光谱遥感图像中的地物光谱特征进行重构，表达式为： ； ； ； 其中，是重构后第个像素点的光谱特征，是个像素点的第个波段的值，是光谱特征的均值，是光谱特征的标准差； 优化邻接矩阵，表达式为： ； ； ； 其中，为重构后第j个邻居节点的光谱特征；是和的点积，是的欧几里得范数，是的欧几里得范数； 和是和的第个波段的值；当余弦相似度度量函数时，将和之间的边从邻接矩阵中去掉，得到优化后的邻接矩阵。

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