恭喜中国地质大学(武汉)袁志轩获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置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：CN114283334B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111607700.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置是由袁志轩;李杏梅设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置，该方法包括：获取高光谱数据矩阵和端元数据矩阵；使用双正交小波分别对高光谱数据矩阵和端元数据矩阵进行小波包分解，得到对应的小波包树；获取端元数据矩阵对应的小波包树每个节点处的系数矩阵；计算每个系数矩阵的条件数；根据每个条件数计算每个节点的权重；将每个节点对应的高光谱数据矩阵和端元数据矩阵作为最小二乘法的输入，将每次最小二乘法输出的结果乘以对应节点的权重，最后对每个节点进行求和得到丰度估计结果。本发明使用小波包分解后的系数矩阵的条件数加权，可以更大化的利用数据中的有效信息，从而改进最小二乘估计，提高了高光谱遥感影像的解混精度。
本发明授权基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高光谱数据矩阵和端元数据矩阵；使用双正交小波对所述高光谱数据矩阵进行小波包分解，得到高光谱数据矩阵对应的小波包树；使用双正交小波对所述端元数据矩阵进行小波包分解，得到端元数据矩阵对应的小波包树；获取所述端元数据矩阵对应的小波包树每个节点处的系数矩阵；计算每个所述系数矩阵的条件数；根据每个所述条件数计算每个节点的权重；将每个节点对应的高光谱数据矩阵和端元数据矩阵作为最小二乘法的输入，将每次最小二乘法输出的结果乘以对应节点的权重得到该节点对应的结果，最后对每个节点对应的结果进行求和得到丰度估计结果。
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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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