近期，郭延辉课题组的一项名为“一种基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法”发明专利和两项软件著作权“四轴机器人智能避障轨迹规划控制软件”，“畜牧业调配与管理平台”，被山东瓦利斯智能科技有限公司采用，转让费伍万元。
该发明专利包括引入高光谱图像的负样本，结合原始高光谱图像构成高光谱图像样本，将高光谱图像样本划分为训练数据和待预测数据，并进行维度压缩，得到压缩后的训练数据和待预测数据；对压缩后的训练数据进行自回归，生成上下文信息；根据上下文信息和压缩后待预测数据之间的互信息进行高光谱图像样本的自身预测，得到对比预测编码器；将预测编码器应用在待分类高光谱图像上，得到特征数据，使用K Means聚类算法，对特征数据进行无监督分类。
与传统的高光谱图像分类方法相比，本发明的优势显著。在实际应用中，数据标注一直是一项耗时费力的工作，而该发明巧妙地避开了这一繁琐环节，极大地提高了工作效率。同时，其在提升高光谱图像无监督分类精确性方面表现出色。
该发明专利在精准农业领域具有很好的应用前景。例如，在农作物生长监测方面，能够精准检测作物的生长变化，及时发现潜在问题，为农民提供科学的决策依据；在病虫害防治上，可实现对异常情况的快速检测，助力实现早期预警和精准防控；在土壤质量评估中，通过对高光谱图像的分析，全面了解土壤状况，为土壤改良和合理施肥提供指导。
该课题组在高光谱图像领域长期深耕的成果，充分展示了高校科研与实际应用紧密结合的实力。未来，随着该专利在更多领域的推广应用，预计将为相关行业发展注入新的活力，创造更多的经济和社会效益。
（撰稿：郭延辉；审核：韩士元；责任编辑：白琨）
