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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于光谱增强和密集连接变压器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：CN115410085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211033767.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于光谱增强和密集连接变压器的高光谱图像分类方法是由冯婕;吴永恩;焦李成;张向荣;尚荣华;慕彩红;王蓉芳设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱增强和密集连接变压器的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光谱增强和密集连接变压器的高光谱图像分类方法，主要解决现有高光谱图像分类性能不佳、分类区域一致性不好的问题。其实现方案为：获取高光谱图像数据集，生成训练样本集与测试样本集；分别构建光谱增强模块、密集连接变压器模块，生成光谱增强和密集连接变压器模型；对光谱增强和密集连接变压器模型进行训练；将测试集输入到训练好的光谱增强和密集连接变压器模型中输出高光谱图像的分类结果。本发明利用搭建的光谱增强和密集连变压器，能够提取、融合高光谱图像的全局和局部特征及远距离空间信息，提高高光谱图像分类的准确性和一致性，可用于高光谱图像的地物分类土地覆盖测绘、精准农业、城市规划、树种分类和矿产勘探。

本发明授权基于光谱增强和密集连接变压器的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于光谱增强和密集连接变压器的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建训练样本集与测试样本集： 1a从公开网站下载带有标签的高光谱图像，根据有标签像素生成样本集，对于高光谱图像中的每个像素，在其周围划定一个11×11大小的空间窗作为一个像素块，每个数据块都是一个数据立方体，将所有的数据立方体组成该高光谱图像的样本集； 1b在高光谱图像的样本集中，对于每个类随机取5％作为训练样本，组成高光谱图像的训练样本集，将剩余的95％样本组成高光谱图像的测试样本集； 2搭建一个包括最大池化层，平均池化层和sigmoid激活函数组成的光谱增强模块； 3构建密集连接变压器模块： 3a搭建包括第一标准化层、多头自注意力层、第二标准化层和多层感知器层组成编码器模块； 3b将5层编码器模块进行堆叠，并在各个编码器之间中加入密集连接，即将每一个编码器模块之前所有编码器模块的输出依次加和到当前编码器模块的输入上，形成了密集连接变压器模块； 4将光谱增强模块，密集连接变压器模块和全连接层依次级联，生成光谱增强和密集连接变压器模型，并将交叉熵函数作为该模型的损失函数L： 5利用训练样本，采用梯度下降法对光谱增强和密集连接变压器模型进行训练，得到训练好的光谱增强和密集连接变压器模型； 6将高光谱图像的测试样本集逐个输入到训练好的光谱增强和密集连接变压器模型，将全连接层的输出作为测试样本的预测标签，获得分类结果。

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