本文主要是介紹高光譜圖像（HSI）分類在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)，探討了基于深度學(xué)習(xí)的方法在該領(lǐng)域的進(jìn)展和局限性。文章提出了一種自適應(yīng)空譜特征聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)（ASSFJ），通過淺層和深層聯(lián)合特征提取模塊，以及稀疏判別自編碼器進(jìn)行高級(jí)聯(lián)合特征學(xué)習(xí)，有效提升了分類效果。同時(shí)，針對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)中的過擬合問題，設(shè)計(jì)了一種殘差增強(qiáng)超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResHGNN），通過殘差增強(qiáng)模塊優(yōu)化融合模態(tài)特征之間的高階關(guān)系，避免過度平滑..