一种基于精细化空谱联合特征提取的高光谱图像分类方法

本发明涉及一种基于精细化空谱联合特征提取的高光谱图像分类方法，属遥感及图像处理领域，解决现有方法样本不足、空间信息提取不精细及分类准确性低问题。包括获取原始高光谱图像并进行预处理得到已知类别的训练像素和测试像素，基于训练像素构建训练样本集；构建精细化空谱联合特征提取的高光谱图像分类神经网络，利用训练样本集进行训练，得到训练好的高光谱图像分类神经网络；基于测试像素构建测试样本集，将测试样本集输入训练好的高光谱图像分类神经网络，并应用加权投票法确定测试样本集中每个测试像素的分类结果；若测试像素的分类结果与已知类别的准确率大于预设阈值，则使用训练好的神经网络进行分类预测。实现高光谱图像精确分类。