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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种跨场景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：CN119904749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411968762.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种跨场景高光谱图像分类方法是由颜深;陈昔;张茂军;陈琛;周浩东设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨场景高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种跨场景高光谱图像分类方法。所述方法包括：构建跨场景高光谱图像分类模型；跨场景高光谱图像分类模型包括光谱块低频变换网络、监督对比学习模块、领域无关的有向无环图学习模块和原型对比学习模块；根据预先设置的预测一致性损失、监督对比学习损失、领域无关的有向无环图学习损失和原型对比学习损失构建总损失函数；利用总损失函数对跨场景高光谱图像分类模型进行训练，根据训练好的跨场景高光谱图像分类模型对待分类的跨场景高光谱图像实现分类。采用本方法能够提高高光谱图像跨场景分类性能。

本发明授权一种跨场景高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种跨场景高光谱图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源域高光谱数据集；所述源域高光谱数据集中包括多个源域高光谱图像；构建跨场景高光谱图像分类模型；所述跨场景高光谱图像分类模型包括光谱块低频变换网络、监督对比学习模块、领域无关的有向无环图学习模块和原型对比学习模块； 对所述源域高光谱图像进行采样，得到原始光谱块；在所述光谱块低频变换网络中的低频变换分支通过光谱块低频变换层对原始光谱块进行低频扰动并提取经过低频扰动后的光谱块特征，在频域滤波分支的频域空间中学习原始光谱块特征，通过对经过低频扰动的光谱块特征和原始光谱块特征保持预测的一致性以使光谱块低频变换网络学习到领域无关特征； 在所述领域无关的有向无环图学习模块中根据所述领域无关特征和对应的类别标签进行建模，得到结构因果模型；将所述结构因果模型表示为有向无环图，根据因果因子重建方法从领域无关特征和类别标签中学习有向无环图的邻接矩阵设置因果因子的生成函数；将所述领域无关特征压缩为多个类条件原型向量后重建因果因子，利用重建后的因果因子生成重建后的领域无关特征和类别标签； 根据预先设置的预测一致性损失、监督对比学习损失、领域无关的有向无环图学习损失和原型对比学习损失构建总损失函数；利用所述总损失函数对所述跨场景高光谱图像分类模型进行训练，根据训练好的跨场景高光谱图像分类模型对待分类的跨场景高光谱图像实现分类。

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