一种基于多源并行对抗网络的高光谱图像迁移分类方法

本发明提供一种基于多源并行对抗网络的高光谱图像迁移分类方法，属于遥感图像处理技术领域。首先，输入N个源域的高光谱图像和标签以及1个目标域的高光谱图像，进行处理。其次，构建并行对抗网络，对处理后的目标域图像进行分类。第三，独立训练N个对抗子网络。第四，使用N个源域的高光谱图像共同训练相似度评估子网络。最后，输入目标域的高光谱图像，对并行对抗网络进行测试，输出目标域图像的最终分类结果。本发明融合对抗网络与相似度评估算法，增强模型鲁棒性；通过特征对齐应对域漂移，确保准确性；多源信息融合提升分类精度；域对抗训练减小域间分布差异，增强目标域泛化能力，解决标签稀缺及域差异迁移难题。