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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115690595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211105012.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质是由郭单;翟佳;彭实;张子恺设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，特别涉及一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括获取有分类标签的高光谱图像数据集，确定所有分类及各分类对应的像素点数据；确定训练样本集的数据量；基于训练样本集的数据量、所有分类的总数及各分类对应的像素点数据得到训练样本集，并将剩余像素点数据组成测试样本集；构建分类模型；根据投票通道的总数，通过装袋法对训练样本集进行有放回均匀采样，得到新增的训练样本集；基于训练样本集对分类模型中的各路投票通道进行训练；对训练后的分类模型进行测试；获取高光谱图像数据，输入分类模型进行识别与分类，得到分类结果。本发明能够提升高光谱图像分类的准确性和稳定性。

本发明授权一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像分类方法，其特征在于，包括： 获取有分类标签的高光谱图像数据集，确定其中的所有分类以及各分类对应的像素点数据； 确定待选取的训练样本集的数据量； 基于训练样本集的数据量、所有分类的总数以及各分类对应的像素点数据，得到训练样本集，并将剩余像素点数据组成测试样本集； 构建分类模型；所述分类模型包括多路投票通道和至少两种分类器，每路投票通道中均设有一个分类器，用于对输入的数据进行分类，若所述分类器为核极限学习机，则所述分类模型中只有一路无数据变换处理的投票通道采用该种分类器，若所述分类器不是核极限学习机，则所述分类模型中至少有两路投票通道采用该种分类器，其中一路为无数据变换处理的投票通道，其余为有数据变换处理的投票通道；所述分类模型用于基于每路投票通道的分类结果，通过投票得出最终的分类结果；所述数据变换处理包括特征的提取或选择，所述分类模型的分类器包括核极限学习机、支持向量机和多项式逻辑回归； 根据投票通道的总数，通过装袋法对得到的训练样本集进行有放回均匀采样，得到新增的训练样本集； 基于得到的训练样本集，对所述分类模型中的各路投票通道进行训练； 基于测试样本集对训练后的所述分类模型进行测试； 获取高光谱图像数据，输入所述分类模型进行识别与分类，得到相应的分类结果。

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