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龙图腾网获悉中国地质科学院地质研究所申请的专利基于深度学习的火星矿物光谱识别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：CN120510398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510618050.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于深度学习的火星矿物光谱识别方法及装置是由金铭;刘鑫宝;丁孝忠;杨志明;庞健峰;韩坤英设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的火星矿物光谱识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的火星矿物光谱识别方法及装置。其中，基于深度学习的火星矿物光谱识别方法通过标准差、光谱长度、吸收深度及整体反射率四维约束，自适应识别影像中的背景光谱，以动态背景光谱为基准计算比值光谱，可有效消除大气散射、仪器噪声等非目标因素干扰。通过在高光谱影像中直接提取端元光谱，并将第二比值光谱和预设标准光谱库结合，构建包含火星特异性矿物的混合光谱库，弥补了预设标准光谱库的数据不足，也避免了直接采用预设标准光谱库的区域适应性差的问题，也即直接使用地球光谱库可能无法准确反映火星地表特征，从而提高模型对火星地表的适应性，确保模型在火星特定环境下具有更高的识别准确性。

本发明授权基于深度学习的火星矿物光谱识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的火星矿物光谱识别方法，其特征在于，包括： 获取轨道高光谱影像数据； 提取所述轨道高光谱影像数据的任一像元中的光谱曲线； 获取各所述光谱曲线的光谱特征，且根据所述光谱特征，计算各所述光谱曲线的标准差； 获取各所述光谱曲线的长度、所述光谱曲线的预设波段的吸收深度以及所述光谱曲线的整体平均反射率； 将满足以下条件的光谱曲线确认为任一影像中背景光谱：所述标准差小于第一预设值、所述长度小于第二预设值、所述吸收深度小于第三预设值且所述整体平均反射率小于第四预设值； 根据所述背景光谱和所述轨道高光谱影像数据，得到所述任一像元的第一比值光谱； 利用预设标准光谱库，于所述轨道高光谱影像数据中匹配纯净端元光谱图块； 计算所述纯净端元光谱图块的第二比值光谱，并根据所述预设标准光谱库的比值光谱和所述第二比值光谱构建矿物端元光谱库； 构建网络模型，并利用所述矿物端元光谱库训练所述网络模型，得到矿物识别模型； 将所述第一比值光谱输入至所述矿物识别模型，得到矿物空间分布图。

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