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摘要
高光谱图像具有光谱分辨率高和图谱合一的特点,包含丰富的光谱信息与空间信息,
在精准农业、地质勘测和环境监测等多个领域都有广泛的应用。高光谱图像的分类结果
将直接影响后续应用的效果,因此高光谱图像分类成为高光谱遥感中最重要的应用之一。
随着深度学习在高光谱图像分类领域的广泛应用,凭借深度学习强大的特征表示能
力,高光谱图像分类方法的分类性能有了显著的提升。但是目前的高光谱图像分类方法
存在以下几个问题导致模型的分类性能无法持续提升。(1)高光谱图像的训练样本数量
较少,导致分类模型的泛化
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