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本发明公开了基于归纳表示学习网络的光谱和空间图高光谱图像分类方法，属于高光谱图像分类领域。首先，根据高光谱图像的光谱‑空间信息，得到节点之间的距离，根据最近邻算法，进而得到节点的邻接关系。之后将处理好的数据输入到设计好的GraphSAGE网络当中，进行训练，测试。本发明主要是利用高光谱图像的光谱‑空间信息以及归纳式的学习方法GraphSAGE来进行高光谱图像分类。从而解决GCN进行高光谱图像分类时面临的计算开销问题，并且分类结果有了极大的提升。
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