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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法、系统及设备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：CN121236588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511381687.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法、系统及设备是由杨奔;龚羽飞;陈染坤;薛智元;张雪涛;王飞设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法、系统及设备，涉及高光谱影像处理技术领域。高光谱影像具有数据规模大以及包含复杂噪声的特性，本发明针对现有方法存在的计算复杂度高、精度及鲁棒性不足的问题，提出了一种基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法、系统与设备。本发明通过整合超像素级空谱信息的超像素增强锚点图提高大规模高光谱影像聚类效率和聚类精度；在相关熵准则下进行超像素增强锚点图分解，提高了针对包含复杂噪声的高光谱聚类任务的鲁棒性。大量实验表明，本发明的方法在聚类效率、精度和鲁棒性上显著优于现有技术，为大规模高光谱影像聚类提供了有效解决方案，可用于精细农业、环境监测、军事侦查、矿物勘探等领域。

本发明授权基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于超像素增强锚点图的大规模高光谱影像聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： 超像素分割：对高光谱影像进行超像素分割，将高光谱影像划分为一系列互不重叠且内含高度同质化像素的超像素区域，生成超像素光谱集； 超像素空谱增强集构建：对超像素光谱集，计算超像素点邻居的平均光谱信息，并通过与超像素点的原始特征融合，得到超像素空谱增强集，超像素空谱增强集中每个超像素特征包含了光谱信息与邻域空间信息两部分信息； 超像素增强锚点图构造：分别为超像素光谱集和超像素空谱增强集选取锚点，得到超像素光谱锚点集和超像素空谱增强锚点集，随后，通过联合学习光谱特征和空谱特征中的原始数据与锚点之间的关系，构建超像素增强锚点图； 基于相关熵的非负矩阵分解：基于相关熵准则对构建的超像素增强锚点图进行非负矩阵分解，同时对分解过程施加图正则化约束，最终直接从分解得到的非负矩阵中获取超像素光谱点的类别； 高光谱点聚类结果生成：通过超像素光谱点对高光谱点进行映射，得到最终高光谱影像中所有像素点的聚类结果。

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