数据输入：
       使用高光谱图像和高分辨率图像作为输入。
       输入数据包括观察到的遥感数据和图像片段。

   特征提取：
       通过底层网络提取低级特征。
       使用对象提议来识别可能的目标区域。

   深度学习模型：
       采用多层神经网络进行特征学习和分类。
       中间层进行特征传递和反向传播以优化模型。

   输出处理：
       分类器用于基于像素的分类和目标识别。
       最终输出包括经过处理的遥感图像和分类结果。

   应用场景：
       地表实践用于校正和验证模型输出。
       场景理解进一步提升图像分析的精度。