一种基于多元互学习网络的高光谱图像迁移分类方法

本发明提供一种基于多元互学习网络的高光谱图像迁移分类方法，属于遥感图像处理与应用技术领域。首先，采集不同区域的高光谱图像各两张分别作为源域和目标域，并提取数据集特征；其次，利用自适应邻域搜索方法寻找目标域样本最相似的邻居，利用跨域流形混合方法来增强网络对未知类别的识别能力；再次，利用已知类分类器网络来输出目标样本可能属于的标签类别；最后，利用未知类分类器网络来对已知类分类器网络输出的结果进行打分。本发明能够解决现有高光谱图像分类技术难以跨数据、跨任务迁移的问题；能够实现不同空谱分辨率、不同光谱范围、以及不同任务覆盖的高光谱图像之间的信息共享与传递，为持续的高光谱图像分类提供有效解决方案。