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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利一种高光谱图像的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：CN119942248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510428216.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱图像的分类方法及系统是由石玉洁;刘倩;胡皓天;马慧敏;刘海秋;辜丽川设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像的分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱图像的分类方法及系统，涉及高光谱图像分类技术领域，包括：将高光谱图像数据集经特征提取获取多尺度特征；使用ADMM构建联合优化目标函数，作为联合优化模型；将字典矩阵设置为可训练参数,以端到端方式隐式学习动态字典;将多尺度特征输入联合优化模型迭代求解各变量；采用模态分解策略对辅助变量Z进行多维解构，并通过基于Mamba状态空间模型的双分支先验网络优化辅助变量的求解；联合优化模型输出稀疏系数矩阵与隐式字典特征；将稀疏系数特征与字典特征进行拼接，获得融合特征；将融合特征输入分类器，获得高光谱图像的分类结果。本发明能提升高光谱数据分类结果的准确性。

本发明授权一种高光谱图像的分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像的分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含多个地物类别的高光谱图像数据集，并依次使用3D卷积网络和2D卷积网络进行特征提取，获取多尺度特征； 使用交替方向乘子法ADMM构建用于高光谱图像分类的联合优化目标函数进行变量迭代求解，作为联合优化模型； 其中，所述联合优化目标函数L，公式为： ； 其中，为多尺度特征，为字典矩阵，为稀疏系数矩阵，为辅助变量，是针对高光谱图像的隐式先验正则化项，为拉格朗日乘子，和均为权衡参数； 使用基于状态空间模型Mamba的双分支处理机制对联合优化模型中的辅助变量进行优化；其中，所述基于状态空间模型Mamba的双分支处理机制包括：通过模态分解将辅助变量分解为多个独立模态，采用主分支和上下文分支分别提取多个独立模态的全局特征和局部特征，并使用层归一化和线性投影组合两个分支获得的全局特征和局部特征，获得优化的辅助变量；主分支使用多个线性变换，每个线性变换带有层归一化和SiLU激活函数，通过调整线性层的维度保持特征一致性；上下文分支使用小卷积核进行空间处理，并添加注意力融合； 其中，所述使用基于状态空间模型Mamba的双分支处理机制对联合优化模型中的辅助变量进行优化，包括： 采用状态空间模型Mamba替代ADMM中辅助变量Z的求解方式； 采用正交投影矩阵沿光谱模态、空间高度模态和空间宽度模态对辅助变量进行分解，生成正交的多模态特征分量；每个模态分量都通过集成了选择性状态参数化和自适应时间尺度调整的模块EnhancedMambaBlock进行处理； 主分支使用带有层归一化和SiLU激活函数的线性变换序列，通过调整线性层的维度保持特征一致性，获得辅助变量的全局特征； 上下文分支使用小卷积核进行空间处理，并添加注意力融合，获得辅助变量的局部特征； 使用层归一化和线性投影融合两个分支获得的特征，完成对辅助变量的优化； 将多尺度特征输入联合优化模型进行变量迭代求解，获得稀疏系数特征与字典特征；将稀疏系数特征与字典特征进行拼接，获得融合特征；将融合特征输入分类器，获得高光谱图像的分类结果。

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