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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于无监督聚类的高光谱数据标注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：CN114842334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210394874.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无监督聚类的高光谱数据标注方法是由王柯俨;席博博;吴雪岩;李云松;李娇娇;师艳子;郑毓轩设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督聚类的高光谱数据标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱数据标注方法，主要解决现有技术不能对目标视觉不可见高光谱数据进行标注的问题。其实现方案是：借助Google地图，锁定目标视觉不可见的高光谱数据集目标可能存在的位置；利用ENVI对原始高光谱数据依次进行粗裁剪和细裁剪；对细裁剪后的图像数据进行视觉分析，选取目标特征相对明显的波段作为特征谱段并拼接成一个数据立方体；利用K‑means聚类法方法对数据立方体进行无监督聚类，得到像素数目基本不变的类；用目视分析从像素数目基本不变的类中确定目标置信点集合，并进行最终标注。本发明能对视觉不可见目标进行标注，无需去实地测量，节省了大量的物力和人力，可用于高光谱目标检测识别。

本发明授权基于无监督聚类的高光谱数据标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督聚类的高光谱数据标注方法，其特征在于，包括：1对于目标视觉不可见的高光谱数据集，借助Google地图，锁定目标可能存在的位置；2根据1锁定的目标位置，利用遥感图像处理平台ENVI对原始高光谱数据依次进行粗裁剪和细裁剪；3对细裁剪后的图像数据进行视觉分析，选取目标特征相对明显的波段作为特征谱段，以进一步增大目标和背景的可分性，再将所选的特征谱段拼接成一个数据立方体；实现如下：3a结合1中的模糊定位，在细裁剪后数据中选出疑似目标的像素点，画出该像素点对应光谱曲线a；再在细裁剪后数据中选出颜色与目标相近，但是根据位置可确定不是目标的像素点，画出该像素点对应的光谱曲线b；3b对比两条曲线a和b，将整个数据中两者差异较小的波段范围内的图像数据剔除；3c逐一观察图像数据中剩下的每一个波段，选取目标特征相对比较明显的波段作为特征谱段，并将其拼接成一个数据立方体；4设置2-20类别数，利用K-means聚类法方法对数据立方体进行不同类别数的无监督聚类，得到像素数目基本不变的类{g1,g2,…}；5根据1中的模糊定位从所述4得到的像素数目基本不变的类中确定目标类{g}，并剔除不是目标的位置，得到目标置信点集合{Tar}；6目标置信点集合{Tar}即为能够标定为目标的位置，将其对应像素点设为1，其余像素点设为0，得到相对精确的数据标注结果。

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