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龙图腾网获悉南昌工程学院;广州建筑股份有限公司;广州建研工程科技有限公司;广州建设工程质量安全检测中心有限公司申请的专利一种基于空间约束的级联自编码器的高光谱解混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：CN119808838B 。

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：202411870472.2，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于空间约束的级联自编码器的高光谱解混方法是由张绍泉;李璠;苏定立;何天奕;张宏宇;周加强;李豪;邓承志;汪胜前设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间约束的级联自编码器的高光谱解混方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间约束的级联自编码器的高光谱解混方法，包括以下步骤：S1、获取地物高光谱图像；S2、构建空间约束的级联自编码器解混模型；S3、利用构建好的空间约束的级联自编码器解混模型对获取的地物高光谱图像进行解混，得到每种地物对应的地物丰度；级联自编码器解混模型采用逐层训练的方式；其自编码器包括至少一个编码器、一个融合层以及一个解码器；所述编码器包括多尺度特征提取模块、BN层和激活函数层；所述多尺度特征提取模块包括一个用于专注局部特征提取的小型卷积核和一个用于捕捉全局上下文信息的大型卷积核。本发明实现了对地物成分的精准识别与分类。

本发明授权一种基于空间约束的级联自编码器的高光谱解混方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间约束的级联自编码器的高光谱解混方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取地物高光谱图像； S2、构建空间约束的级联自编码器解混模型； S3、利用构建好的空间约束的级联自编码器解混模型对获取的地物高光谱图像进行解混，得到每种地物对应的地物丰度； 所述空间约束的级联自编码器解混模型采用逐层训练的方式，即先训练第一层自编码器，然后将训练好的第一层自编码器的输出作为第二层自编码器的输入，以此类推进行迭代，直至达到迭代的终止条件； 所述自编码器具体包括预处理阶段模块和光谱解混阶段模块；预处理阶段模块包括至少一个编码器，光谱解混阶段模块包括一个融合层以及一个解码器； 所述编码器包括多尺度特征提取模块、BN层和激活函数层，多尺度特征提取模块为Conv层，激活函数层采用LeakyReLU激活函数；所述多尺度特征提取模块包括一个用于专注局部特征提取的小型卷积核和一个用于捕捉全局上下文信息的大型卷积核； 所述自编码器中引入了空间约束项，空间约束项用于将相邻像素的信息纳入考虑范围，并将空间约束项作为损失函数的一部分，以优化自编码器的参数； 所述空间约束的级联自编码器解混模型的训练过程采用六个编码器共同工作，编码器进行多尺度特征提取时，从三个具有不同尺度大小卷积核的编码器中选择两个编码器，由其中的一个编码器使用1x1的小型卷积核专注局部特征提取，由另一个编码器使用5x5或9x9的大型卷积核捕捉全局上下文信息。

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昌工程学院;广州建筑股份有限公司;广州建研工程科技有限公司;广州建设工程质量安全检测中心有限公司，其通讯地址为：330099 江西省南昌市高新区天祥大道289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”。