跨域小样本多光谱图像分类方法、装置和计算机设备

本申请涉及一种跨域小样本多光谱图像分类方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取源域样本以及目标域样本；构建多光谱图像分类模型；多光谱图像分类模型包括联合卷积模块和双图信息聚集模块；通过联合卷积模块对输入样本进行局部特征提取和全局特征提取，并加权组合局部特征和全局特征得到联合卷积特征；通过双图信息聚集模块分别对源域样本和目标域样本的实例图以及对应的特征分布图进行特征级注意力提取和分布级注意力提取，根据注意力提取结果进行域对齐；对多光谱图像分类模型进行训练，将待分类多光谱图像的超像素图输入训练好的多光谱图像分类模型，得到对应的分类结果。采用本方法能够实现更高精度的多光谱图像分类结果。