基于空间信息池化Transformer模型的高光谱图像分类研究

基于空间信息池化Transformer模型的高光谱图像分类研究，可以参考以下步骤：

1.首先，需要了解高光谱图像分类的基本概念和方法。高光谱图像是指在可见光和红外光波段之间，连续地获取物体反射光谱信息的一种图像。高光谱图像分类是指将高光谱图像中的每个像素点分到不同的类别中，以实现对图像内容的自动识别和分类。

2.其次，需要了解Transformer模型的基本原理和应用。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以用于自然语言处理、计算机视觉等领域。在高光谱图像分类中，可以使用Transformer模型来提取图像中的空间信息和光谱信息，以实现更准确的分类。

3.然后，需要了解空间信息池化的概念和方法。空间信息池化是指在高光谱图像分类中，将图像中的每个像素点与其周围的像素点进行比较，以提取出图像中的空间信息。空间信息池化可以通过卷积神经网络、自注意力机制等方法实现。

4.最后，可以将空间信息池化和Transformer模型相结合，构建基于空间信息池化Transformer模型的高光谱图像分类模型。该模型可以通过对高光谱图像中的每个像素点进行空间信息池化和光谱信息提取，以实现更准确的分类。