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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种高光谱遥感图像分类方法和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：CN119723152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411602557.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱遥感图像分类方法和装置是由唐冬;罗育雄;杨小飞设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱遥感图像分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱遥感图像分类方法和装置，方法包括：获取待分类图像；将待分类图像输入目标多特征融合保留网络模型，得到高光谱遥感图像分类结果；其中，目标多特征融合保留网络模型通过以下步骤得到：获取初始高光谱遥感图像；对初始高光谱遥感图像进行预处理，得到目标高光谱遥感图像；根据预设尺寸大小，对目标高光谱遥感图像进行随机采样，得到模型输入图像；构建初始多特征融合保留网络模型；将多个模型输入图像输入初始多特征融合保留网络模型，以使初始多特征融合保留网络模型进行训练，得到目标多特征融合保留网络模型。本发明实现了高光谱遥感图像分类，提高了效率和准确度。本发明可广泛应用于图像识别技术领域。

本发明授权一种高光谱遥感图像分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分类图像； 将所述待分类图像输入目标多特征融合保留网络模型，得到高光谱遥感图像分类结果； 其中，所述目标多特征融合保留网络模型通过以下步骤得到： 获取初始高光谱遥感图像； 对所述初始高光谱遥感图像进行预处理，得到目标高光谱遥感图像； 根据预设尺寸大小，对所述目标高光谱遥感图像进行随机采样，得到模型输入图像； 构建初始多特征融合保留网络模型； 将多个所述模型输入图像输入所述初始多特征融合保留网络模型，以使所述初始多特征融合保留网络模型进行训练，得到所述目标多特征融合保留网络模型； 所述初始多特征融合保留网络模型的构建过程，包括： 构建第一多特征融合网络，所述第一多特征融合网络用于对所述模型输入图像进行显著特征提取，得到第一多特征融合网络输出特征图； 在所述第一多特征融合网络后，构建第二多特征融合网络，所述第二多特征融合网络用于对所述第一多特征融合网络输出特征图进行细微特征提取，得到第二多特征融合网络输出特征图； 在所述第二多特征融合网络后，构建保留编码网络，所述保留编码网络用于对所述第二多特征融合网络输出特征图进行空间光谱特征内在关联性提取； 在所述保留编码网络后，构建全局池化层； 在所述全局池化层后，构建线性层。

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