文献清单：“基于深度学习的高光谱图像处理”方向 | MDPI Remote Sensing

本文介绍了基于深度学习的高光谱图像处理方向的研究进展。高光谱图像因其丰富的光谱信息，为地物识别和分类提供了精准依据，但传统方法难以处理其复杂数据。深度学习凭借自动特征提取的优势，为高光谱图像分类和处理提供了新途径。文章列举了15篇相关文献，涵盖了多种深度学习模型和方法，如光谱-空间Mamba、联合卷积交叉ViT网络、端到端卷积网络和光谱-空间Transformer架构等，这些方法在高光谱图像分类、小样本分类、多传感器数据融合等方面取得了显著成果。研究背景是高光谱图像处理的复杂性，研究目的是探索深度学习在高光谱图像处理中的应用，结论是深度学习为高光谱图像处理提供了有效的解决方案。