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高光谱图像数据包含数百个具有极高光谱分辨率的谱段,运用高光谱图像中丰富的光谱信息可以进行精确的地物分类。但是其高维的数据形式、信息的高度冗余也给后续的数据处理带来巨大挑战。因此,如何最大程度地保留高光谱数据的有用信息,同时又降低数据维度成为了高光谱图像处理的重要技术问题之一。波段选择是一种常用的高光谱降维方式,通过在原始波段集合中挑选出部分波段,并没有对数据做任何改变,因此保留了波段所对应的物理含义。在高光谱图像的分类问题中,光谱信息和空间信息的结合得到了广泛认可,但是目前在波段选择领域中,空谱信息