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龙图腾网获悉自然资源实物地质资料中心申请的专利一种基于热红外高光谱遥感技术的矿区岩矿石分类方法及系统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：CN120808140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510865670.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于热红外高光谱遥感技术的矿区岩矿石分类方法及系统是由史维鑫;任潇洒;刘军媛;谢子扬;梅晓敏;郭雪;郭东旭设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热红外高光谱遥感技术的矿区岩矿石分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及热红外高光谱遥感技术领域，尤其涉及一种基于热红外高光谱遥感技术的矿区岩矿石分类方法及系统。所述方法包括以下步骤：对矿区岩矿石进行接触性测试，并进行数据预处理，构建标准化热红外光谱数据集；对标准化热红外光谱数据集进行主成分分析，并用预设的岩矿石方差阈值进行矿区主成分数量选择，得到矿区主成分筛选结果数据；因此，本发明通过构建基于热红外高光谱数据的多阶段分类优化系统，解决了传统分类方法中参数调节困难、特征提取不充分及分类结果解释性差的问题，提高了矿区岩矿石分类的准确性与可靠性。

本发明授权一种基于热红外高光谱遥感技术的矿区岩矿石分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于热红外高光谱遥感技术的矿区岩矿石分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对矿区岩矿石进行接触性测试，并进行数据预处理，构建标准化热红外光谱数据集； 步骤S2：对标准化热红外光谱数据集进行主成分分析，并用预设的岩矿石方差阈值进行矿区主成分数量选择，得到矿区主成分筛选结果数据；将矿区主成分筛选结果数据进行组构随机分割，并进行岩矿石组构特征矩阵构建，得到矿区特征矩阵数据； 步骤S3：构造ISSA初始化参数集，并执行ISSA初始参数集优化迭代，输出矿区最优参数组合；基于矿区最优参数组合对矿区特征矩阵数据进行分类模型构建，得到岩矿石分类基准模型，其中，步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：构造ISSA初始化参数集； 步骤S32：基于ISSA初始化参数集进行随机生成ISSA初始位置，并进行发现-跟随-警戒者阶段更新位置，保留前10%进行优化迭代，得到矿区最优参数组合； 步骤S33：基于矿区最优参数组合对矿区特征矩阵数据进行分类模型构建，得到岩矿石分类基准模型，其中，步骤S33包括以下步骤： 步骤S331：基于矿区最优参数组合设置核函数，并定义分类决策函数，得到初始SVM算法的矿区分类模型结构； 步骤S332：将矿区特征矩阵数据作为输入至初始SVM算法的矿区分类模型结构进行模型特征训练，并进行凸优化处理，得到矿区分类初步模型； 步骤S333：对矿区分类初步模型进行序列最小优化，并进行分类偏置的模型向量构建，得到岩矿石分类基准模型； 步骤S4：获取岩矿石测试数据集；将岩矿石测试数据集输入至岩矿石分类基准模型进行预测类别，并进行误分样本的光谱特征回溯，得到岩性混淆分析报告；基于岩性混淆分析报告进行全流程矿石分类报告构建。

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