高光谱图像分类国内外研究现状

目前，高光谱图像分类是遥感图像处理和分析领域的热门研究方向之一。国内外的研究者们已经开展了大量的相关研究工作，以下是一些研究现状的概述：

1. 传统分类方法：传统的高光谱图像分类方法主要基于统计学习理论，如支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、决策树等等。这些方法的优点是实现简便，但是它们通常需要手工设计特征和选择合适的参数，因此通常存在一定的局限性。

2. 深度学习方法：近年来，深度学习方法已经成为高光谱图像分类的主要研究方向之一。这些方法可以自动学习特征和分类器，具有较好的泛化能力和鲁棒性。常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等等。

3. 结合方法：为了充分利用传统方法和深度学习方法的优点，一些研究者提出了结合方法。例如，将传统方法和深度学习方法相结合，利用传统方法提取特征，再将特征输入到深度学习模型中进行分类。

总的来说，高光谱图像分类是一个复杂且具有挑战性的问题，需要综合考虑不同方法的优劣，并结合具体应用场景进行选择。