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摘要
为了在高光谱图像分类中更好提取和表达光谱与空间的精细特征以及特征间的交互信息，提出一种基于多层次空-谱融合网络的高光谱图像分类方法。首先，利用多层次特征提取模块，分别提取高光谱图像的多层次空间和光谱特征；其次，设计空-谱特征交互融合模块将获得的多层次空间与光谱特征进行特征融合，以产生空-谱融合特征。本文方法可以结合网络中不同层次的空间与光谱特征，有效地捕获高光谱图像精细特征；同时，通过联合学习融合空间与光谱特征，捕获光谱与空间特征之间交互作用。实验结果表明，与现有基于神经网络的分类方法相比，所提出的高光谱图像分类算法能够获得更高的分类精度，表明该网络能有效地提取精细特征和增强空-谱融合特征的表达能力。
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