一种高光谱图像分类模型

本发明涉及高光谱图像处理技术领域，更具体的说是一种高光谱图像分类模型。旨在解决高光谱图像处理中的计算复杂度与性能瓶颈。该模型可以应用于遥感、环境监测、资源勘探等领域的高光谱图像分析任务。通过采用随机傅里叶特征非线性主成分分析(RFF‑NLPCA)进行高效降维处理，有效减少冗余信息并加快计算速度。模型引入了轻量化空间SSM Block和光谱SSM Block模块，通过空间维度与光谱维度的特征建模提升了图像分类精度与鲁棒性。门控融合模块(GFM)优化了空间和光谱特征的融合能力，提升了特征表达的判别能力。最终，该模型能够高效处理高维度的高光谱数据，提供更精准的分类结果，具有较低的计算开销和较高的性能，特别适用于处理大规模的高光谱图像数据。