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本成果属于图像处理技术领域，具体涉及一种 NAS 指导的轻量化深度可分离卷积特征融合网的高光谱图像分类方法。

本成果提供一种轻量化深度可分离卷积特征融合网的高光谱图像分类方法，充分利用轻量化结构分别提取空间信息与光谱信息通过多层特征融合进行样本预测， 再经过投票表决预测最终分类结果。本方法通过轻量化结构提取光谱信息与空间信息， 克服传统方法只利用高光谱图像光谱信息的缺点，采用光谱信息与空间信息相融合的方法，降低参数数量，增加网络深度，提升网络运行效率，改善了分类准确度。

       高光谱遥感图像在军事与民用领域有着广阔的应用前景， 进行高光谱遥感图像分类具有极大的经济效益。本技术通过对卷积神经网络进行轻量化处理，降低网络参数数 量，提高网络运行效率，在未来将高光谱遥感图像处理可以应用于嵌入式设备与移动终端。