现今伴随着网络模型的愈加复杂，高光谱图像分类的实时性较差。考虑到高光谱图像本质上是一类序列数据，本文提出LZ-RNN模型，通过引用双向循环神经网络(BRNN)来处理序列数据，减少时间成本。引入多重注意力机制来提升模型的精度，通过三分支捕获跨纬度交互来计算注意力权重。实验表明，本文所提方法在Pavia Centre和Botswana两个数据集上取得优异的效果，与其他主流算法相比，在较短的时间内达到了较高的精度。
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