基于分层双向对比学习的高光谱图像分类方法及系统

本发明公开了一种基于分层双向对比学习的高光谱图像分类方法及系统。方法包括以下步骤：获取高光谱遥感图像数据，并对所述高光谱遥感图像数据进行预处理；对预处理后的高光谱遥感图像数据进行数据增强以构造若干个数据增强样本，并根据构造的若干个数据增强样本提取图像数据的在线表征与目标表征；基于目标表征计算在线表征的正样本与负样本，并根据在线表征与正负样本训练编码器网络模型；利用所述编码器网络模型对待分类的高光谱遥感图像数据进行分类，并输出分类结果。通过本发明的方法与系统，能够有效解决高光谱图像分类过程中出现的信息冗余，提高高光谱图像分类的精准度，进而有效减少对高光谱图像的精确标注所消耗的较大人力物力。