一种基于双支路轻量级算法的高光谱图像分类方法及系统

本发明公开了一种基于双支路轻量级算法的高光谱图像分类方法及系统，属于计算机视觉和图像处理技术领域，解决了现有图像分类模型结构复杂，导致计算量大、内存占用高，分类精度与模型轻量化之间难以达到平衡的问题，所述方法包括采集高光谱图像，对高光谱图像预处理，基于训练集对双支路的轻量级算法模型迭代训练，执行双支路的轻量级算法模型，双支路的轻量级算法模型对测试集进行分类；本发明不仅大幅降低了算法复杂度，还保证了高光谱图像分类的高精准度，且双支路的轻量级算法模型引入了轻量级空间‑光谱Transformer，通过整个结构和轻量级高效Attention‑Aware机制的优化设计，使得模型在复杂度降低的同时能够更好的建模空间与光谱序列的特征关系。