北京化工大学李瑞瑞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利一种高光谱遥感影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：CN115376010B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210521373.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种高光谱遥感影像分类方法是由李瑞瑞;丁文达;姜大光设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高光谱遥感影像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高光谱遥感影像分类方法，包括：将预处理后的高光谱遥感图像进行数据划分；计算全局注意力权重矩阵，并基于全局注意力权重矩阵定义像素之间的关联关系，通过关联强度过滤不必要的连接，得到自适应的语义特征关联图表示；在自适应的语义特征关联图上进行特征聚合和特征嵌入；构建全卷积主干网络，以不分块的高光谱图像为输入，利用全卷积主干网络进行特征提取，并进行特征融合，得到分类结果。本发明可以自适应地捕捉特征之间的关联关系，从而以较低的计算成本构建特征关联图，并引入图卷积神经网络在特征关联图上进行特征聚合和特征嵌入，改善了高光谱遥感影像上下文信息感知问题。
本发明授权一种高光谱遥感影像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱遥感影像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将预处理后的高光谱遥感图像进行数据划分，获取到训练集、测试集和验证集； S2：构建轻量自适应图学习模块，包括图构建模块和图卷积模块，其中， 图构建模块用于：计算全局注意力权重矩阵，并基于全局注意力权重矩阵定义像素之间的关联关系，通过关联强度过滤不必要的连接，得到自适应的语义特征关联图表示； 图卷积模块用于：在自适应的语义特征关联图上进行特征聚合和特征嵌入； S3：构建全卷积主干网络，以不分块的高光谱图像为输入，利用全卷积主干网络进行特征提取，并进行特征融合，得到分类结果；其中，所述全卷积主干网络将底层卷积层的特征与经过图卷积聚合后的特征采用拼接的方式进行融合，通过联合训练CNN和GCN来增强图像特征表示，并丰富特征多样性。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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