搭建卷积神经网络提取一维光谱数据中的特征并融合外部特征，并基于融合特征使用分类算法分类，该如何搭建模型

这个问题可以分为以下几个部分来回答：

1. 卷积神经网络提取一维光谱数据中的特征

对于一维光谱数据，可以将其看作是一个时间序列数据，因此可以采用类似于文本数据的处理方法，使用一维卷积神经网络（1D CNN）来提取特征。1D CNN 可以通过卷积层和池化层来捕捉局部特征和全局特征。可以根据实际情况设计网络结构，一般来说，可以在网络的前几层加入卷积层和池化层来提取特征，比如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_shape, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())

其中，`input_shape` 为输入数据的形状，这里假设输入数据的形状为 `(n, 1)`，即每个时间步上只有一个特征；`Conv1D` 层表示一维卷积层，`filters` 表示卷积核的数量，`kernel_size` 表示卷积核的大小；`MaxPooling1D` 层表示一维池化层，`pool_size` 表示池化区域的大小。

2. 融合外部特征

在模型中融合外部特征，可以使用多输入模型或者特征拼接的方式来实现。对于多输入模型，可以将一维光谱数据和外部特征分别输入到不同的网络中进行处理，然后将它们的输出合并在一起，再输入到分类器中进行分类。比如：

from keras.layers import Input, concatenate

input1 = Input(shape=(input_shape, 1))
conv1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input1)
pool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1)
conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(pool1)
pool2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)
flat1 = Flatten()(pool2)

input2 = Input(shape=(external_feature_shape,))
dense1 = Dense(64, activation='relu')(input2)

merge = concatenate([flat1, dense1])

其中，`Input` 表示输入层，`concatenate` 表示将两个张量拼接在一起，这里假设外部特征的形状为 `(n, external_feature_shape)`。

3. 使用分类算法分类

最后，可以将融合后的特征输入到分类器中进行分类。常见的分类器包括全连接神经网络、支持向量机、随机森林等。比如，可以使用全连接神经网络来实现分类器：

dense2 = Dense(64, activation='relu')(merge)
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(dense2)

model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

其中，`num_classes` 表示分类的类别数。这里使用 `Model` 来定义多输入模型，输入层为一维光谱数据和外部特征，输出层为分类结果。