See the Future, Classify the Present: Stochastic Latent World Modeling for Hyperspectral Images

📄 arXiv: 2610.25781v1 📥 PDF

作者: Muhammad Ahmad, Gemine Vivone, Ronny Hänsch, Ahmed Sohaib, Manuel Mazzara, Danfeng Hong

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-19

备注: 18 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出随机潜在世界建模以解决高光谱图像分类问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 高光谱图像分类 随机潜在建模 轨迹表示学习 结构化依赖 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的高光谱图像分类方法依赖静态的空间-光谱表示，难以有效建模潜在表示空间中的结构化依赖。
  2. 本文提出的随机潜在世界建模（LWM）框架，通过轨迹基础的表示学习，增强了分类能力，利用随机潜在状态预测。
  3. 在五个基准数据集上，LWM的分类准确率从89.21%提升至99.52%，显示出在有限标签条件下的优越性能。

📝 摘要（中文）

高光谱图像分类（HSIC）依赖于从标记样本中学习的静态空间-光谱表示，限制了其在潜在表示空间中建模结构化依赖的能力。为了解决这一局限性，本文提出了随机潜在世界建模（LWM），这是一种基于轨迹的表示学习框架，通过随机潜在状态预测来丰富分类。LWM将高光谱图像块的光谱和空间信息分别进行标记和编码，随后将其输出融合为统一表示，并组织成捕捉中心、邻域、光谱和全局上下文信息的环境状态。通过高斯参数化和重参数化，随机潜在转移模块预测多个未来潜在状态，并通过递归细化建模连续状态间的依赖。最终，LWM在五个基准数据集上实现了89.21%到99.52%的整体准确率，展示了在有限标签设置下的一致分类性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高光谱图像分类中静态空间-光谱表示的局限性，现有方法无法有效捕捉潜在表示空间中的结构化依赖。

核心思路：论文提出的随机潜在世界建模（LWM）框架，通过轨迹基础的表示学习，利用随机潜在状态预测来增强分类能力，允许模型在潜在空间中进行更丰富的推理。

技术框架：LWM的整体架构包括多个主要模块：首先，使用专门的变换器分支分别对光谱和空间信息进行标记和编码；其次，将这些输出融合为统一表示，并组织成环境状态；然后，随机潜在转移模块通过高斯参数化预测未来潜在状态，最后通过回滚规划器聚合潜在轨迹以构建计划表示。

关键创新：LWM的核心创新在于扩展静态空间-光谱编码，通过随机多步潜在状态建模，使分类器能够利用潜在表示空间中的结构化依赖，这一设计显著提升了特征的丰富性。

关键设计：在技术细节上，LWM采用了高斯参数化和重参数化策略来预测潜在状态，并使用递归细化方法来建模状态间的依赖关系，确保了模型的动态适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LWM在五个基准数据集上实现了89.21%到99.52%的分类准确率，相较于传统方法，展现出在有限标签设置下的显著性能提升，证明了其在高光谱图像分类中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究在高光谱图像分析领域具有广泛的应用潜力，尤其是在环境监测、农业监测和城市规划等领域。通过提高分类精度，LWM能够为决策支持系统提供更可靠的数据分析，推动相关领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Hyperspectral image classification (HSIC) relies on static spatial-spectral representations learned from labeled samples, limiting its ability to model structured dependencies in the latent representation space. To address this limitation, this work proposes Stochastic Latent World Modeling (LWM), a trajectory-based representation-learning framework that enriches classification through stochastic latent-state prediction. Given a hyperspectral patch, LWM tokenizes and encodes spectral and spatial information separately using dedicated transformer branches, then fuses their outputs into a unified representation. This representation is further organized into an environment state that captures center, neighborhood, spectral, and global contextual information. A stochastic latent transition module then predicts multiple future latent states through Gaussian parameterization and reparameterization, with recurrent refinement used to model dependencies across successive states. The resulting latent trajectory is adaptively aggregated by a rollout planner to construct a planned representation, which is integrated with the base representation for final classification. By extending static spatial-spectral encoding with stochastic multi-step latent-state modeling, LWM enables the classifier to exploit structured dependencies in the representation space and provides richer features for HSIC. Across five benchmark datasets, LWM achieves overall accuracies ranging from 89.21% to 99.52%, demonstrating consistent classification performance under limited-label settings.