一种高光谱图像分类方法

本发明公开了高光谱图像处理领域的一种高光谱图像分类方法，旨在解决高光谱图像中存在复杂的空间关系和纹理信息，常规的分类算法难以充分利用这些信息技术问题。其包括：脉冲神经网络能够自适应地提取更有效的特征，提高对高光谱数据的敏感性，动态阈值调整层避免人工设定固定阈值，更好地适应高光谱数据的复杂性；脉冲神经网络通过模拟生物神经系统的动态处理特性，能有效处理时空数据，特征提取层突出二值化的脉冲信号中的关键特征，从而增强关键特征的分类性能；根据每个像素的具体信息自动二值化编码为脉冲序列，具备更好的信息保真度；进而实现从高光谱图像中充分提取关键特征，实现高光谱图像的分类。