利用高阶状态空间建模，实现对多光谱与全色图像融合特征的高阶交互编码，在保持全局信息提取能力的同时提升融合精度，为遥感图像重建提供高效的跨模态融合方案。
Penglian, Gao · 葛洪伟 · 苏树智
Neural Networks 2026
通过拆分、交互、聚合的策略实现高阶空间自适应交互，能够编码光谱特征之间更高阶的表达性关系，弥补一阶状态空间映射的不足。
将 PHoM 扩展为跨模态形式，直接利用多光谱与全色图像之间的高阶跨模态相关性，进一步提升融合表示的准确性。
高阶建模的设计避免了引入过多计算负担，在保持高效长程关系建模的同时提升性能，适合实际部署。
在多个公开数据集上取得显著的性能提升，优于先前的 Mamba 类全色锐化方法，验证了高阶状态空间建模的有效性。