本文介绍了应用深度学习处理高光谱影像的挑战，包括高维度和有限空间分辨率。通过多模态学习整合雷达和合成孔径雷达数据以提高空间分辨率。采用对抗学习和知识蒸馏解决领域差异和缺失模态的问题。通过自监督学习方法应对有限的训练样本，并利用无标签数据的降维自动编码器和半监督学习技术。该方法在各种高光谱数据集上评估，并超越现有技术。

本文提出了一种小目标感知检测器(STAD)，通过引入显著性图和知识蒸馏策略，捕捉高光谱影像的人类视觉感知特征，并适应边缘设备应用。实验证明该方法在真实高光谱影像上表现出卓越性能和潜力。