但是，这些方法在生成样本的过程中更侧重于谱信息的生成，忽略了可以用来提

但是，这些方法在生成样本的过程中更侧重于谱信息的生成，忽略了可以用来提高分类性能的HSIs的空间属性，导致生成的样本难以有效提升判别器的分类性能。

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However, these methods focus more on the sample in the process of generating the information generated in the spectrum, ignoring the spatial properties HSIs may be used to improve the classification performance of the resulting samples generated difficult to effectively improve the classification performance of the classifiers.

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However, these methods focus more on spectral information generation in the process of generating samples, ignoring the spatial properties of HSIs that can be used to improve classification performance, making it difficult to effectively improve the classification performance of the other.

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However, these methods pay more attention to the generation of spectral information in the process of generating samples, ignoring the spatial attributes of HSIS which can be used to improve the classification performance, which makes the generated samples difficult to effectively improve the classification performance of the discriminator.

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