通过应用 PCA 对超光谱数据集进行预处理，再应用深度学习模型进行分类，以降低训练时间并减少对大量标记数据集的依赖，并进行了 CNN 和多个 MLP 架构模型的详细比较，结果表明采用迁移学习方法比直接训练新模型在大型数据集上更能减小训练时间以及提高准确性。

Jun, 2022

利用卷积神经网络对红白葡萄品种进行分类，通过空间注意力层和 Inception 块进行空间和光谱特征提取，相对于其他卷积神经网络在处理高光谱数据分类时，网络模型更轻量，并且表现出更好的准确性，和以前研究相比，准确率提高到 99％。

Jan, 2024

本文研究了在农业领域中，利用深度学习方法如 Autoencoders、卷积神经网络（1D，2D 和 3D）、循环神经网络、深度置信网络和生成对抗网络等技术在已知土地覆盖数据集（包括 Indian Pines，Salinas Valley 和 Pavia University）上的成果来解决高光谱成像 (HSI) 分类的过程中，克服光谱区间高度冗余、有限的训练样本以及空间位置与光谱区间之间非线性关系的复杂任务。

Apr, 2023

使用 3D 卷积神经网络、2D 卷积神经网络和双向 LSTM，利用 30％可训练参数，在印度 Pines（IP）、帕维亚（PU）和萨利纳斯（SA）数据集上，这个模型在所有三个数据集上表现更好，分别达到 99.83％、99.98％和 100％的准确率，超越了最先进的深度学习模型。

Feb, 2024

通过深度学习从 RGB 图像重建高光谱图像，可用于预测甘薯中的可溶性固形物含量，结果表明基于重建光谱的部分最小二乘回归模型优于使用全光谱范围的模型，突显了基于深度学习的高光谱图像重建作为一种低成本、高效的农业应用工具的潜力。

May, 2024

介绍单层和深度卷积网络用于遥感数据分析的应用，使用贪婪层次无监督预训练和高效的无监督特征学习算法提取有稀疏特征，结果表明深度架构比单层架构的分类性能更好。

Nov, 2015

该论文主要介绍了如何通过统计学习等方法，解决高光谱图像在分类方面所面临的信号处理问题，包括空间同质性、半监督学习中的曲面结构，不变性提取与编码等技术，同时给出了实例展示如何进行遥感图像分类。

Oct, 2013

本文综述和比较了最近发表在文献中的基于机器学习的高光谱图像分析方法，将方法按图像分析任务和机器学习算法类型进行组织，并提出了一种两向映射。文章全面涵盖了高光谱图像分析任务和机器学习算法，涵盖的图像分析任务包括土地覆盖分类、目标检测、反混合和物理参数估计，涵盖的机器学习算法包括高斯模型、线性回归、逻辑回归、支持向量机、混合高斯模型、稀疏线性模型、高斯混合模型、集成学习、有向图模型、无向图模型、聚类、高斯过程、狄利克雷过程和深度学习。同时，文章也讨论了高光谱图像分析领域的挑战和可能的未来方向。

Feb, 2018

本文提出了一种基于加权递增字典学习的主动学习算法，该算法选择能够最大化代表性和不确定性两个选择标准的训练样本，通过在每次迭代中主动选择训练样本来高效地训练深度网络，然后将所提出的算法应用于高光谱图像的分类，并与其他应用主动学习的分类算法进行比较，结果表明所提出的算法在分类高光谱图像时既高效又有效。

Nov, 2016

本文综述了基于深度学习的高光谱影像分类方法，并比较了几种解决方案。该框架将相关工作分为光谱特征网络、空间特征网络和光谱空间特征网络三部分，最后，基于实际高光谱数据验证了几种典型的深度学习分类算法。

Oct, 2019