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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种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：CN119206379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411700036.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱图像分类方法是由涂兵;李恒;刘博;陈云云;李军;方乐缘;曹兆楼设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了高光谱图像处理领域的一种高光谱图像分类方法，旨在解决高光谱图像中存在复杂的空间关系和纹理信息，常规的分类算法难以充分利用这些信息技术问题。其包括：脉冲神经网络能够自适应地提取更有效的特征，提高对高光谱数据的敏感性，动态阈值调整层避免人工设定固定阈值，更好地适应高光谱数据的复杂性；脉冲神经网络通过模拟生物神经系统的动态处理特性，能有效处理时空数据，特征提取层突出二值化的脉冲信号中的关键特征，从而增强关键特征的分类性能；根据每个像素的具体信息自动二值化编码为脉冲序列，具备更好的信息保真度；进而实现从高光谱图像中充分提取关键特征，实现高光谱图像的分类。

本发明授权一种高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像分类方法，其特征是，包括，获取高光谱图像并将其编码为原始脉冲信号，将所述原始脉冲信号输入预先构建并训练好的脉冲神经网络模型中，所述脉冲神经网络模型包括卷积层、动态阈值调整层、阈值化层和特征提取层；所述卷积层从所述原始脉冲信号中提取出局部特征图；所述动态阈值调整层调整所述局部特征图中每个像素在所述卷积层中的动态阈值；所述阈值化层根据每个像素的动态阈值非线性激活每个像素的像素值，输出二值化的脉冲信号；所述特征提取层从所述二值化的脉冲信号中提取出关键特征；通过所述关键特征将对应的高光谱图像进行分类；所述特征提取层从所述二值化的脉冲信号中提取出关键特征，包括，将所述二值化的脉冲信号线性变换，获得查询向量、键向量和值向量；根据查询向量和键向量生成注意力权重，所述注意力权重通过下式计算获取： ，式中，为注意力权重，为汉明距离的计算操作，为查询向量和键向量之间的汉明距离，表示自然指数函数，和分别为查询向量和键向量中元素的序号，和分别为查询向量和键向量中的元素，为查询向量元素和键向量元素之间的距离；根据值向量与注意力权重乘积结果，获得关键特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。