高光谱影像智能分类算法（论文落地包装）产品系统

高光谱影像波段多、数据量大、标注样本获取困难，传统分类方法精度低。本模块旨在利用深度学习技术，提升高光谱影像在精细农业、矿物勘探、环境监测等地物分类场景下的精度与自动化程度。

高维特征提取模块：利用深度学习网络（如3D-CNN、Transformer等）对高光谱影像进行空间-光谱特征联合提取。

小样本学习模块：针对标注数据少的问题，引入小样本学习策略，提升模型泛化能力。

分类与评估模块：输出地物分类图，自动生成混淆矩阵、总体精度（OA）和Kappa系数等评估报告。

负责核心算法设计、模型搭建与实验对比。针对高光谱数据维度高、冗余大的问题，实现了降维与特征提取算法。利用 PyTorch 搭建深度学习模型，通过大量实验调优超参数，显著提升了分类精度。并独立完成了相关算法在实际数据集上的验证，提炼出两套成熟的高光谱分类技术方案。