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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于双分支网络的光谱-空间注意力机制的高光谱图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：CN117218429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202311178205.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双分支网络的光谱-空间注意力机制的高光谱图像分类方法是由赵晋陵;吴柯柯;黄林生;阮超;雷雨;黄文江;梁栋设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支网络的光谱-空间注意力机制的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双分支网络的光谱‑空间注意力机制的高光谱图像分类方法，包括：输入高光谱图像数据立方体；使用主成分分析将高光谱图像的光谱维数降维，对于要分类的像素，将其封装成相邻区域块作为光谱子网络的输入；在每个特定像素周围创建一个相邻区域来收集空间信息，并作为空间子网络的输入；得到一维光谱特征；得到一维空间特征；通过融合层对一维光谱特征和一维空间特征进行融合和平衡，使用softmax回归层来预测每一类地物的概率分布。本发明通过对高光谱图像作为研究对象，在有限样本的前提下提高高光谱图像的有效特征表示，既保证了分类精度，又减少了网络模型的参数个数和计算量；充分利用了光谱信息和空间信息，以取得更好的分类结果。

本发明授权基于双分支网络的光谱-空间注意力机制的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支网络的光谱-空间注意力机制的高光谱图像分类方法，该方法包括下列顺序的步骤：1输入高光谱图像数据立方体I∈RH×W×B，其中H、W、B分别表示I的长度、宽度和光谱维数；2使用主成分分析PCA将高光谱图像的光谱维数B降维为c，对于要分类的像素P，将其封装成相邻区域块Xspe作为光谱子网络的输入；同时，在每个像素P周围创建一个相邻区域Xspa来收集空间信息，并作为空间子网络的输入，相邻区域Xspa的大小为w×w×c，w×w表示空间大小；3将相邻区域块Xspe输入光谱子网络，经过三个三维卷积层生成涵盖光谱空间信息的特征立方体，对特征立方体重新排列输入二维卷积层得到特征图，将特征图输入通道注意力机制模块得到加权后的特征图并将其展开成一维向量，通过三个全连接层最终得到一维光谱特征；4将相邻区域Xspa输入空间子网络，经过一个空间注意残差模块得到特征图，经过两个二维卷积层、两个最大池化层，对特征图进行二维卷积操作、最大池化操作，将特征图的尺寸缩小为原来的一半，再次进行二维卷积操作，最大池化操作；第二个最大池化层的输出经过全连接层操作最终得到一维空间特征；5通过融合层对一维光谱特征和一维空间特征进行融合和平衡，使用softmax回归层来预测每一类地物的概率分布。

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