يُقترح هذا البحث نموذج تصنيف مشترك توافقي يعتمد على التعزيز الترددي المنخفض والمرتفع والتجميع عبر الطبقات للتلافيف والالتفافات البيانية، لمعالجة مشاكل فقدان التفاصيل المحلية والحواف الدقيقة في تصنيف الصور الطيفية العالية، والقيود على مجال استقبال فرع الطبقة التلافيفية، واستخدام غير الكافي للمعلومات الهيكلية عبر الطبقات في فرع الرسم البياني. يعزز هذا الأسلوب جودة الخصائص المدخلة باستخدام تعويض الترددات المنخفضة والمرتفعة، ويستخلص الخصائص الفضائية الطيفية متعددة المقاييس باستخدام الترميز الالتفافي الديناميكي متعدد المراحل في الفرع التلافيفي، ويستخدم التجميع المرجح للخصائص البيانية متعددة الطبقات لتعزيز قدرات النمذجة الهيكلية الإقليمية في فرع الرسم البياني، كما يحقق دمج الانتباه بين الفروع التوافق التعاوني للخصائص الثنائية. أجريت التجارب على مجموعات البيانات العامة Indian Pines و Pavia University و Salinas، حيث بلغت دقة التصنيف الشاملة 92.94٪، 95.11٪، و 97.50٪ على التوالي، مع معاملات كابا 91.94٪، 93.50٪، و 97.22٪. تشير النتائج إلى أن الطريقة المقترحة توازن بين التفاصيل المحلية، والسياق المكاني، ومعلومات الهيكل الطوبولوجي الإقليمي، مما يوفر أداء تصنيفي شاملاً جيداً في مشاهد التصنيف الطيفي عالي النطاق المختلفة.

تصنيف الصور الطيفية العالية; ميزات فضائية-طيفية مشتركة; شبكة الالتفافات البيانية; دمج الانتباه