高光谱分类精度领先
针对高光谱图像分类中高频细节与低频语义的差异化处理问题，提出频率感知的分层Mamba模型，在保持2D局部依赖的同时通过频域增强和双向光谱建模提升分类精度与泛化性能。
Zhuang, Peixian · Xiaochen, Zhang · Hao, Wang · Zhang, Tianxiang · 刘磊明 · 李江昀
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2025
通过空间-光谱交互块提取浅层特征，为后续频域增强准备具有空间连续性的token。
频率分组嵌入模块分别增强高频细节和低频语义表征。
自适应双向Mamba块沿光谱维双向建模变化，提升分类精度。
分层构建Mamba，并通过特征亲和模块精化多级特征。