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龙图腾网获悉苏州大学;广东省国土资源技术中心(广东省基础地理信息中心)申请的专利遥感高光谱图像与合成孔径雷达图像融合分类方法及装置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：CN120259892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510729176.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权遥感高光谱图像与合成孔径雷达图像融合分类方法及装置是由于文博;魏新桐;刘锐设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感高光谱图像与合成孔径雷达图像融合分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体指一种遥感高光谱图像与合成孔径雷达图像融合分类方法及装置，包括：获取当前遥感场景的空间尺寸相同的高光谱图像和合成孔径雷达图像，构建每个高光谱像元的邻域块，以及每个合成孔径雷达像元的邻域块；将当前高光谱像元的邻域块输入高光谱像元处理分支，输出当前高光谱像元的目标特征、反射特征和光照特征；将与当前高光谱像元位置相同的合成孔径雷达像元的邻域块输入合成孔径雷达像元处理分支，输出当前合成孔径雷达像元的目标特征；将得到的所有特征输入拼接层，输出融合特征，输入全连接层，得到当前高光谱像元与当前合成孔径雷达像元对应的地物分类结果。本发明提高了遥感图像中像元地物分类的准确性。

本发明授权遥感高光谱图像与合成孔径雷达图像融合分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种遥感高光谱图像与合成孔径雷达图像融合分类方法，其特征在于，包括： 获取当前遥感场景的空间尺寸相同的高光谱图像和合成孔径雷达图像，构建每个高光谱像元的邻域块，以及每个合成孔径雷达像元的邻域块； 将当前高光谱像元的邻域块输入高光谱像元处理分支的光谱分布修正子分支：经卷积模块处理后，分别输入动态更新图卷积层和曼巴网络层；将动态更新图卷积层输出和曼巴网络层输出相加，得到当前高光谱像元的目标特征； 动态更新图卷积层的输出的表达式为： ； 其中，和分别为动态更新图卷积层输入的第行和第行的向量；为动态更新图卷积层中间参量的第行的向量；；为动态更新图卷积层输出的第行的向量；为激活函数；为图卷积中基于时间步的邻接矩阵对应的度矩阵；为单位矩阵；为可训练矩阵；为时间步；为自定义阈值；为图卷积中基于时间步的邻接矩阵，该邻接矩阵中第行第列数值为： ； 为第一系数；为第二系数；为欧几里得范数；为指数运算；为高光谱图像的通道个数；为图卷积层中的索引变量； 每个曼巴网络层均包括两条并行支路，其输出为两条并行支路输出相加之和；第一并行支路包括依次连接的全连接层、一维卷积层、SiLU激活函数层和状态空间模型；第二并行支路包括依次连接的全连接层和SiLU激活函数层； 将当前高光谱像元的邻域块输入高光谱像元处理分支的跨域本征分解子分支：经卷积模块处理后，分别输入两个并行的卷积模块，得到反射分量和光照分量后，分别输入两个并行的曼巴网络层；将反射分量与其对应曼巴网络层的输出相加，得到当前高光谱像元的反射特征；将光照分量对应曼巴网络层的输出，作为当前高光谱像元的光照特征； 将与当前高光谱像元位置相同的合成孔径雷达像元的邻域块，输入合成孔径雷达像元处理分支中，经过依次连接的卷积模块和动态更新图卷积层处理，输出当前合成孔径雷达像元的目标特征； 将当前高光谱像元的目标特征、反射特征和光照特征，以及当前合成孔径雷达像元的目标特征输入拼接层，输出融合特征，输入全连接层，得到当前高光谱像元与当前合成孔径雷达像元对应的地物分类结果。

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苏州大学;广东省国土资源技术中心(广东省基础地理信息中心)，其通讯地址为：215137 江苏省苏州市相城区济学路8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”。