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卷积神经网络可自动提取高光谱图像中的光谱空间特征,因此被广泛用于高光谱图像分类。但是,由于缺乏足够的标记样本,限制了分类性能进一步提高。针对该问题,提出一种新颖的轻量级空间注意力网络(LSANet)用于高光谱图像分类。首先,设计分割核主成分分析(SPCA)方法用于降低高光谱图像维数;然后提出LSANet,它主要由3个轻量级光谱空间卷积块(SSC)与空间注意力模块组成。在SSC卷积块中使用空洞卷积和深度可分离卷积提取丰富的光谱空间特征;为进一步细化地物结构与细节,引入循环交叉注意力机制,增强空间特征,