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龙图腾网获悉郑州航空工业管理学院申请的专利一种用于复杂环境的高光谱图像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：CN120451627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510463193.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于复杂环境的高光谱图像分类方法是由赵嵩;王龙;廖亮;王利军;刘兆瑜;马鹏阁;李向;陈新永;李伟设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂环境的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱遥感图像处理和分类技术领域，公开了一种用于复杂环境的高光谱图像分类方法；本发明基于多尺度注意力机制重构网络通过结合信息重分配模块、局部与全局注意力机制以及残差连接，通过多层次的信息重分配、特征选择和多尺度融合，有效提高了图像分类任务中的准确性和鲁棒性。网络能够自动学习重要特征，并在全局和局部层次进行信息融合，使其在处理复杂图像数据时具有更好的表达能力和泛化能力。

本发明授权一种用于复杂环境的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂环境的高光谱图像分类方法，其特征在于：包括如下步骤， S1：获取并预处理无人机高光谱遥感影像数据； S2：对预处理后的影像数据中的不同地物类别进行标注，并划分训练集、验证集和测试集； S3：构建卷积神经网络模型，包括： 数据预处理模块，用于对输入的训练集中的无人机高光谱图像进行特征提取和非线性变换； 信息重分配模块，用于对数据预处理模块输出的特征进行归一化处理，并利用缩放参数和偏移参数对特征的高熵部分特征和低熵部分特征进行特征重分配； 局部注意力模块，用于对信息重分配模块输出的特征提取局部空间信息，生成空间局部注意力权重，并对输入特征进行加权调整得到经过局部加权的特征； 全局注意力模块，用于将局部注意力模块输出的特征通过全局卷积、全局平均池化和全连接层得到经过全局加权的特征； 特征融合模块，用于计算残差特征，并将经过局部加权的特征、经过全局加权的特征和残差特征进行融合得到融合特征图； 分类模块，用于将融合特征图通过全局池化得到池化后的特征，池化后的特征再通过全连接层得到类别预测结果并输出； S4：利用无人机高光谱影像验证集，对卷积神经网络模型进行验证； S5：输入待分类无人机高光谱影像测试集，获取无人机高光谱影像的分类结果。

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