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龙图腾网获悉新疆维吾尔自治区地质局数字地质中心申请的专利基于深度学习的卫星高光谱蚀变矿物遥感定量识别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：CN120997530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511160618.9，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权基于深度学习的卫星高光谱蚀变矿物遥感定量识别方法是由陈建明;匡薇;阮传明;葛天助;李士杰;于浩设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的卫星高光谱蚀变矿物遥感定量识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱蚀变技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的卫星高光谱蚀变矿物遥感定量识别方法。所述方法包括以下步骤：获取高分5B卫星高光谱数据、DEM数据与大气参数数据；对高分5B卫星高光谱数据进行多源噪声抑制处理，得到噪声校正数据集；基于噪声校正数据集与DEM数据进行地形阴影校正，并结合大气参数数据进行大气校正，得到预校正高光谱数据集；本发明通过多源数据融合、噪声与环境干扰校正、关键波段筛选及多维深度特征提取与融合，有效提升了高光谱数据的质量和表征能力，为后续精细化矿物识别及分析提供了坚实的数据基础。

本发明授权基于深度学习的卫星高光谱蚀变矿物遥感定量识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的卫星高光谱蚀变矿物遥感定量识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取高分5B卫星高光谱数据、DEM数据与大气参数数据；对高分5B卫星高光谱数据进行多源噪声抑制处理，得到噪声校正数据集；基于噪声校正数据集与DEM数据进行地形阴影校正，并结合大气参数数据进行大气校正，得到预校正高光谱数据集； 步骤S2：对预校正高光谱数据集执行自适应波段选择，得到关键波段子集； 步骤S3：基于关键波段子集构建3D-2D混合卷积网络，并将预校正高光谱数据块输入该混合卷积网络，得到3D光谱特征张量和2D空间特征图；其中，步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：对预校正高光谱数据块执行第一层3D卷积操作，得到初始光谱特征张量，其中卷积核尺寸为3,3,7，步长为1,1,2； 步骤S32：对初始光谱特征张量执行第二层3D卷积操作，得到增强光谱特征张量，其中卷积核尺寸为3,3,5，步长为1,1,1； 步骤S33：对增强光谱特征张量执行第三层3D卷积操作，并基于3D全局平均池化将光谱维度聚合为二维特征图，随后对二维特征图执行深度可分离空洞2D卷积，得到2D空间特征图，其中卷积核尺寸为3,3,3； 步骤S4：对3D光谱特征张量和2D空间特征图进行注意力加权与通道拼接融合处理，得到融合特征表示，其中，步骤S4还包括以下： 基于USGS蚀变矿物光谱库对融合特征表示进行预训练网络微调，冻结底层卷积层参数； 将微调后的融合特征表示输入全连接分类器，得到矿物类别概率集； 对矿物类别概率集应用Softmax归一化，得到归一化矿物类别概率集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆维吾尔自治区地质局数字地质中心，其通讯地址为：830091 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区克拉玛依东街388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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