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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽大學(xué)申請的專利一種基于空域-光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114330591B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210007108.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于空域-光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類方法是由吳軍;孫欣儀;屈磊;王慧敏;歐陽磊;李園園;韓婷婷設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-01-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于空域-光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于空域?光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類方法，包括：對于原始高光譜數(shù)據(jù)集和相對應(yīng)的標(biāo)簽向量數(shù)據(jù)集進(jìn)行等間距不重疊劃分；得到轉(zhuǎn)換后的新訓(xùn)練集、新驗證集、新測試集、新訓(xùn)練集標(biāo)簽、新驗證集標(biāo)簽、新測試集標(biāo)簽；構(gòu)建基于空域?光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類網(wǎng)絡(luò)DSSFN；采用Adam算法進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到分類性能最優(yōu)的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)DSSFN；向最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)DSSFN中輸入測試集、新測試集和對應(yīng)的測試集標(biāo)簽進(jìn)行分類結(jié)果預(yù)測。本發(fā)明通過空域?光譜維度轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)光譜全通道信息交互的全像素分類，充分利用光譜信息，提高稀缺高光譜數(shù)據(jù)的利用率和分類效率，網(wǎng)絡(luò)的分支結(jié)構(gòu)比較簡單，具有較好的分類性能和較好的泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于空域-光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于空域-光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類方法，其特征在于：該方法包括下列順序的步驟：（1）對于原始高光譜數(shù)據(jù)集和相對應(yīng)的標(biāo)簽向量數(shù)據(jù)集進(jìn)行等間距不重疊劃分，得到訓(xùn)練集X1、驗證集X2、測試集X3，以及訓(xùn)練集標(biāo)簽Y1、驗證集標(biāo)簽Y2和測試集標(biāo)簽Y3；（2）將劃分好的訓(xùn)練集X1、驗證集X2、測試集X3進(jìn)行空域-光譜維度轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的新訓(xùn)練集X1_1、新驗證集X2_1、新測試集X3_1；同時對訓(xùn)練集標(biāo)簽Y1、驗證集標(biāo)簽Y2和測試集標(biāo)簽Y3進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換，得到新訓(xùn)練集標(biāo)簽Y1_1、新驗證集標(biāo)簽Y2_1、新測試集標(biāo)簽Y3_1；（3）構(gòu)建基于空域-光譜維度轉(zhuǎn)換的高光譜分類網(wǎng)絡(luò)DSSFN；（4）將訓(xùn)練集X1、驗證集X2和新訓(xùn)練集標(biāo)簽Y1_1、新驗證集標(biāo)簽Y2_1輸入到高光譜分類網(wǎng)絡(luò)DSSFN的SAS-branch分支中；將新訓(xùn)練集X1_1、新驗證集X2_1和新訓(xùn)練集標(biāo)簽Y1_1、新驗證集標(biāo)簽Y2_1輸入高光譜分類網(wǎng)絡(luò)DSSFN的SFCI-branch分支中，采用Adam算法進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到分類性能最優(yōu)的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)DSSFN；（5）向最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)DSSFN中輸入測試集X3、新測試集X3_1和對應(yīng)的新測試集標(biāo)簽Y3_1進(jìn)行分類結(jié)果預(yù)測；所述步驟（2）具體包括以下步驟：（2a）抽取訓(xùn)練集X1、驗證集X2、測試集X3中所有像素在光譜維度上的一維向量C*1，C表示光譜帶的數(shù)量；（2b）將一維向量C*1轉(zhuǎn)置得到1*C，將這兩個向量進(jìn)行乘積處理，得到光譜相關(guān)性矩陣C*C；（2c）將大小為W*H*C的訓(xùn)練集X1、驗證集X2和測試集X3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為大小為C*C*W*H的數(shù)據(jù)集X1_1、X2_1、X3_1；W、H分別表示劃分的高光譜圖像塊的寬度和高度，C是光譜帶的數(shù)量；高光譜圖像塊由整個原始高光譜數(shù)據(jù)集劃分得到；（2d）將大小為W*H*1的標(biāo)簽進(jìn)行拉伸、維度轉(zhuǎn)換處理，轉(zhuǎn)換為大小為1*1*（W*H）的新訓(xùn)練集標(biāo)簽Y1_1、新驗證集標(biāo)簽Y2_1、新測試集標(biāo)簽Y3_1。

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