本书以高光谱图像分类 的理论和技术为主线，系统 介绍了高光谱图像分类的基 本概念、技术演进、现存挑 战和常用高光谱图像分类基 准数据集，并深度聚焦四大 前沿研究热点，即 Transformer架构的创新应 用、小样本学习、噪声标签 鲁棒性及对抗攻防技术，旨 在提升高光谱图像分类模型 的泛化能力和鲁棒性。各章 均提供了翔实的研究文献， 便于拓展阅读。 本书适合作为遥感科学 与技术、计算机视觉、人工 智能等相关专业高年级本科 生及研究生的学习用书，也 可为相关领域的科研人员提 供重要参考。

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