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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种用于流域探测的高-多光谱图像深度鲁棒融合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：CN119251067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411743384.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种用于流域探测的高-多光谱图像深度鲁棒融合方法是由胡婷;冯金超;张译尹;臧丹华;李哲;孙中华;贾克斌设计研发完成，并于2024-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于流域探测的高-多光谱图像深度鲁棒融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱遥感图像质量增强技术领域，提供一种用于流域探测的高‑多光谱图像深度鲁棒融合方法：对观测高光谱和多光谱数据进行幅值归一化处理；条带剥离；提取多光谱数据的精细空间特征对高光谱数据进行空间信息补足；同时提取高光谱数据的辨识光谱特征对多光谱数据进行光谱信息补足；对高光谱数据的空间增强结果和多光谱数据的谱维增强结果进行选择性空谱融合；对融合数据进行空、谱退化处理，重建高光谱和多光谱输入；通过最小化损失函数，实现条带剥离、空谱增强和空谱融合模块的参数优化，并输出空谱融合模块的结果。本发明有效消除高光谱数据中普遍存在的条带噪声，提升图像融合对条带噪声的鲁棒性。

本发明授权一种用于流域探测的高-多光谱图像深度鲁棒融合方法在权利要求书中公布了：1.一种用于流域探测的高-多光谱图像深度鲁棒融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，分别对观测高光谱和多光谱数据进行幅值归一化处理，获得归一化高光谱数据、归一化多光谱数据；S2，基于三维卷积和残差结构设计条带剥离模块，估计高光谱数据中的立体条带分量，在保障高光谱数据空谱结构的前提下实现条带剥离；条带剥离模块采用三维卷积层进行特征提取与表示；条带剥离模块采用能表征加性操作的残差结构连接三维卷积层，利用自注意力机制引导浅层特征中重要信息的传递；S3，基于二维卷积和密集连接设计空间增强模块，提取多光谱数据的精细空间特征对高光谱数据进行空间信息补足，得到高光谱数据增强结果；同时，基于全连接网络和密集连接设计光谱增强模块，提取高光谱数据的辨识光谱特征对多光谱数据进行光谱信息补足，得到多光谱数据增强结果；空间增强模块由两路结构一致的网络并行衔接而成，一路利用二维卷积提取多光谱数据中的多级精细空间特征，并采用密集连接实现多层网络之间的特征连接，防止特征深化过程中特征遗漏，另一路以同样结构对高光谱数据进行特征化处理，保障两源数据在一致表示角度进行空间特征注入与融合；光谱增强模块亦由两路结构相同的网络并行衔接而成，一路利用全连接网络提取高光谱数据矩阵中辨识光谱特征，采用密集连接实现多级特征复用并防止特征遗漏，另一路对多光谱数据进行特征化处理，保障两源数据在一致表示角度进行光谱特征注入与融合；S4，基于注意力机制设计空谱融合模块，对高光谱数据的空间增强结果和多光谱数据的光谱增强结果进行选择性空谱融合；空谱融合模块在交叉注意力机制的指导下，分别依据高光谱和多光谱数据增强结果计算二维注意力图，同时分别利用所得注意力图引导多光谱和高光谱数据增强结果的选择性融合，最后采用多层三维卷积层进一步促进融合以生成高分高光谱数据；S5，基于线性退化模型对融合数据进行空间、光谱退化处理，重建高光谱数据和重建多光谱数据输入；S6，基于归一化高光谱数据、归一化多光谱数据、估计的条带分量、高光谱数据增强结果、多光谱数据增强结果、重建高光谱数据和重建多光谱数据，计算损失函数，通过最小化损失函数，实现参数优化，并输出空谱融合模块的结果。

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