本書主要研究內(nèi)容是利用圖學(xué)習(xí)方法進(jìn)行高光譜影像分類，重點(diǎn)圍繞模型構(gòu)建、改進(jìn)圖信息傳播方式、提升構(gòu)圖質(zhì)量等方面展開研究，提出了多種基于圖學(xué)習(xí)的高光譜影像分類方法。本書的主要研究內(nèi)容總結(jié)如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說明了高光譜遙感影像分類的現(xiàn)實(shí)意義，概述了高光譜遙感影像分類現(xiàn)狀和存在的問題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本理論知識，圖的構(gòu)造方法，圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型，能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。第3章提出了圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典算法高光譜影像分類方法。第4章提出了一種基于像素-超像素級特征聯(lián)合的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型。第5章提出了基于全局動態(tài)圖優(yōu)化的高光譜影像分類。第6章提出了空間光譜特征增強(qiáng)的Graphformer框架(S2GFormer)。

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