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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种联合级联3DCNN与SDTA编码的高光谱影像矿区树种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：CN119478701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411689445.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种联合级联3DCNN与SDTA编码的高光谱影像矿区树种分类方法是由邓云程;王金亮;易邦进;麻卫峰;何苏玲;张建鹏;胡聪涛设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合级联3DCNN与SDTA编码的高光谱影像矿区树种分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合级联3DCNN与SDTA编码的高光谱影像矿区树种分类方法，包括以下步骤：构建级联3D卷积神经网络提取局部光谱特征和空间特征；通过分割深度转置注意力编码器，对通道维度特征权重进行动态更新；通过将3D卷积与分割深度转置注意力编码器结合以后，在矿区树种分类中提取和分离光谱相近的树种之间的特征；基于残差连接构建融合高级特征和低级特征的模块，并最终将特征展平输入到全连接层，使用softmax激活函数输出最终的分类概率。构建了适用于机载高光谱数据的矿区树种分类深度网络，通过级联3D卷积网络架构提升高维度特征提取能力。

本发明授权一种联合级联3DCNN与SDTA编码的高光谱影像矿区树种分类方法在权利要求书中公布了：1.一种联合级联3DCNN与SDTA编码的高光谱影像矿区树种分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建级联3D卷积神经网络提取局部光谱特征和空间特征； 通过分割深度转置注意力编码器，对通道维度特征权重进行动态更新； 通过将3D卷积与分割深度转置注意力编码器结合以后，在矿区树种分类中提取和分离光谱相近的树种之间的特征； 基于残差连接构建融合高级特征和低级特征的模块，并最终将特征展平输入到全连接层，使用softmax激活函数输出最终的分类概率； 级联3D卷积神经网络提取局部光谱特征和空间特征具体包括以下步骤： 先对原始高光谱影像进行主成分降维； 将经过主成分降维的特征波段依次经过两个连续的3维卷积层，得到输出特征一； 再将输出特征一经过3层3维卷积层，得到输出特征二； 将输出特征一和输出特征二融合连接再经过3层3维卷积层，得到输出特征三； 将输出特征一、输出特征二和输出特征三进行连接融合输入到下一网络组件； 3D卷积的算法为： ， 其中，是第层第个特征映射在位置的激活值，是第层第个特征映射的偏差，索引第层的所有特征映射，为连接第层的第个特征映射和第层和第个特征映射的卷积核在位置的值，，，分别是卷积核的高度、宽度和深度。

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