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随着图像技术的发展,高光谱图像在遥感领域受到越来越多的重视。目前,高光谱图像已广泛用于农业发展、军事侦探、地质勘察和天气预报等领域。高光谱图像的分类是高光谱数据处理的基础,由于高光谱图像是维度高且数据量大的图像数据,包含大量空间信息和光谱信息的同时,存在数据间高度相关的现象,易导致数据大量冗余,对后续的精确分类带来了巨大的挑战。随着对高光谱图像分类研究日益深入,特征提取和集成学习方法被广泛应用于高光谱图像分类。高效的特征提取方法能够提取出高光谱图像深层的空间和光谱特征,因此如何有效地提取和使用这些特