تم اقتراح خوارزميات تصنيف تغطية الأرض المستندة إلى التعلم العميق مؤخرًا في الأدبيات العلمية. وفي الصور الفائقة الطيفية (HSI)، تواجه هذه الخوارزميات تحديات مثل البعد الكبير، والتغير المكاني لعلامات الطيف، وندرة البيانات المصنفة. في هذا المقال، نقترح هندسة تعلم عميق من النهاية إلى النهاية تقوم باستخراج ميزات طيفية-مكانية خاصة بال banda وتقوم بتصنيف تغطية الأرض. تحتوي هذه الهندسة على عدد أقل من الأوزان الاتصال المستقلة وبالتالي تحتاج إلى عدد أقل من بيانات التدريب. وقد أظهرت الطريقة تفوقها على أعلى الدقائق المبلغ عنها في مجموعات بيانات الصور الفائقة الطيفية الشهيرة.