本书主要研究内容是利用图学习方法进行高光谱影像分类，重点围绕模型构建、改进图信息传播方式、提升构图质量等方面展开研究，提出了多种基于图学习的高光谱影像分类方法。本书的主要研究内容总结如下：第1章主要介绍了本书的研究背景，说明了高光谱遥感影像分类的现实意义，概述了高光谱遥感影像分类现状和存在的问题。第2章阐述了图半监督学习的基本理论知识，图的构造方法，图半监督学习的经典模型，能够有效处理大规模数据的快速图半监督学习模型。第3章提出了图半监督学习经典算法高光谱影像分类方法。第4章提出了一种基于像素-超像素级特征联合的图神经网络学习模型。第5章提出了基于全局动态图优化的高光谱影像分类。第6章提出了空间光谱特征增强的Graphformer框架(S2GFormer)。
