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本发明公开了基于随机深度残差网络的高光谱图像分类方法，本发明实现步骤如下：步骤一、首先对数据进行预处理。步骤二、模型构建，主要由两部分组成，光谱特征提取与空间信息特征提取。步骤三、模型训练。步骤四、高光谱图像分类。将数据输入网络，进行类别的预测，得到分类的高光谱图像。步骤五、输出分类图像；本发明充分利用了高光谱图像的空谱特征和光谱特征，提高了分类精度，并且在残差网络的基础上应用了随机深度，相较于传统的残差网络极大的缩减了训练时间与测试时间。
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