一种小样本高光谱图像分类方法、系统、存储介质及设备

本发明实施例公开了一种小样本高光谱图像分类方法，包括：获取源域高光谱图像、目标域高光谱图像，定义目标域高光谱图像中未标记数据为XU，定义目标域高光谱图像和源域高光谱图像的标记数据为XL；根据光谱特征偏移策略对目标域高光谱图像未标记数据XU进行增强，确定样本对数据；确定样本对数据的第一特征向量，并进一步确定无监督对比损失函数Luc，根据标记数据XL确定监督对比损失函数Lsc和分类损失函数Lcls，根据无监督对比损失函数Luc、监督对比损失函数Lsc和分类损失函数Lcls构建最终损失函数；根据源域高光谱图像、目标域高光谱图像训练图像分类模型，直至达到最大迭代次数；将测试样本输入训练后的图像分类模型，得到分类结果。