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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于字典学习的高光谱图像分类方法及相关产品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：CN119992201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510088575.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于字典学习的高光谱图像分类方法及相关产品是由刘松;张聪炫;陈震;葛利跃;王梓歌;卢锋;章璇紫设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字典学习的高光谱图像分类方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于字典学习的高光谱图像分类方法及相关产品，涉及图像分类技术领域，该方法包括：获取n批高光谱数据和待分类高光谱图像；利用字典学习算法获取n批高光谱数据中的第一批高光谱数据的高光谱数据字典；利用字典学习算法根据高光谱数据字典，分别获取每批高光谱数据的稀疏矩阵；分别利用每批高光谱数据的稀疏矩阵训练分类模型，得到n个高光谱图像分类模型；利用字典学习算法根据高光谱数据字典，获取待分类高光谱图像的稀疏矩阵；将待分类高光谱图像的稀疏矩阵分别输入每个高光谱图像分类模型，得到n个分类结果；选取所有分类结果中概率最高的分类概率结果作为最终分类结果。本申请可同时具有高分类精度和高扩展性。

本发明授权一种基于字典学习的高光谱图像分类方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于字典学习的高光谱图像分类方法，其特征在于，所述基于字典学习的高光谱图像分类方法包括： 获取n批高光谱数据和待分类高光谱图像；每批高光谱数据的类别与其它批次高光谱数据的类别不同； 利用字典学习算法获取n批所述高光谱数据中的第一批高光谱数据的高光谱数据字典； 利用字典学习算法根据所述高光谱数据字典，分别获取每批高光谱数据的稀疏矩阵； 分别利用每批高光谱数据的稀疏矩阵训练分类模型，得到n个高光谱图像分类模型； 利用字典学习算法根据所述高光谱数据字典，获取所述待分类高光谱图像的稀疏矩阵； 将所述待分类高光谱图像的稀疏矩阵分别输入每个所述高光谱图像分类模型，得到n个分类结果；每个所述分类结果包括：分类概率结果和对应的概率； 选取所有分类结果中概率最高的分类概率结果作为最终分类结果； 利用字典学习算法获取n批所述高光谱数据中的第一批高光谱数据的高光谱数据字典，具体包括： 利用K-奇异值分解算法获取n批所述高光谱数据中的第一批高光谱数据的高光谱数据字典； 所述利用字典学习算法根据所述高光谱数据字典，分别获取每批高光谱数据的稀疏矩阵，具体包括： 根据所述高光谱数据字典，利用正交匹配追踪算法分别获取每批高光谱数据的稀疏矩阵。

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