基于空谱动态门控Mamba机制的高光谱图像分类方法

本申请实施例公开了一种基于空谱动态门控Mamba机制的高光谱图像分类方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：将待处理的高光谱图像输入高光谱图像分类模型中，处理过程包括：基于高光谱图像分别处理得到对应的空间特征图和光谱特征图，得到空间光谱融合特征图；通过门控KAN机制将空间光谱融合特征图变换至预设的输出维度，输出增强特征图，确定每个特征维度的权重，处理得到加权特征图，预测得到地物类型分类结果。本申请通过空谱动态门控机制实现了特征提取的智能调整，既保留了SSMs模型处理长序列数据的高效性，又通过特征融合和动态加权增强了模型对复杂高光谱数据的适应性，最终在分类精度和计算效率方面实现了协同优化。