在高光谱图像分类中，如何结合Python、TensorFlow-GPU以及Keras实现并优化3D谱空联合特征学习模型？请结合代码示例说明。

为了有效地结合Python、TensorFlow-GPU和Keras来实现高光谱图像数据的3D谱空联合特征学习和分类，你可以参考这篇资料《基于卷积神经网络的高光谱图像深度学习分类研究》。文章中详尽地介绍了相关理论、方法和实验数据集，为你的问题提供了直接的参考。

参考资源链接：[基于卷积神经网络的高光谱图像深度学习分类研究](https://wenku.csdn.net/doc/7s3dzsn7kr?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备环境，确保安装了TensorFlow-GPU和Keras。接下来，可以使用Python进行数据预处理，将高光谱图像数据从原始格式转换为适合神经网络输入的格式。在Keras中构建CNN模型，你可以定义包含三维卷积层的模型结构，这些三维卷积层能够同时处理光谱信息和空间信息。

具体来说，模型的第一层通常是一个三维卷积层，它会使用多个三维卷积核来提取图像的空间和光谱特征。卷积核的大小可以是例如(3, 3, 3)，代表在高度、宽度和光谱三个维度上的卷积核大小。之后，可以添加池化层和激活层来进一步处理特征，并减少计算量和防止过拟合。

在模型的深层，你可以继续添加更多的三维卷积层以及全连接层，这些层将从前面的层中提取和组合特征，用于最终的分类任务。使用Keras的Sequence或者tf.data.Dataset API可以有效地加载和预处理高光谱图像数据，保证数据在输入到模型之前已经被适当地归一化和划分成批次。

在编译模型时，选择合适的损失函数和优化器对于优化模型的训练过程非常重要。损失函数可以是分类问题常用的'categorical_crossentropy'，优化器推荐使用'Adam'或'RMSprop'。之后，使用fit()方法训练模型，并传入训练数据、验证数据、epoch次数和batch size。

在模型训练完成后，使用模型的evaluate()方法对模型的分类性能进行评估，并使用模型的predict()方法进行实际的分类预测。

如果你希望深入理解并提高模型的性能，建议你继续探索不同的网络架构、损失函数以及超参数调整方法。这篇文章提供的实验数据集资源可以帮助你验证和改进你的模型。

参考资源链接：[基于卷积神经网络的高光谱图像深度学习分类研究](https://wenku.csdn.net/doc/7s3dzsn7kr?spm=1055.2569.3001.10343)