高光譜圖像分析是遙感技術(shù)對地球表面分析和應(yīng)用的一個關(guān)鍵步驟，同時也是人類認知地球的重要手段之一。為滿足對分類精度和效率以及泛化性的要求，針對高光譜圖像具有的復(fù)雜空-譜特性、非線性可分以及標記樣本有限等特點，利用深度學習和寬度學習技術(shù)，探索監(jiān)督型、半監(jiān)督型、無監(jiān)督型以及遷移型深-寬度高光譜圖像分類方法，分別對應(yīng)第3章、第4-6章、第7-9章和第10-12章。此外，各章內(nèi)容涉及相關(guān)領(lǐng)域基礎(chǔ)知識的介紹，能夠為不同層次的讀著與研究人員提供入門知識與參考信息。