一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置

本发明公开了一种基于图神经网络的高光谱遥感图像分类方法及装置，涉及高光谱图像处理技术领域，本发明将原始高光谱数据中的每个像素点作为一个节点构建邻接矩阵，生成图结构数据；并使用余弦相似度度量函数去除一阶邻居节点中的异常像素，构建新的邻接矩阵，对原始数据使用主成分分析方法进行降维，提取主要光谱特征成分，降低计算复杂度，将优化后的邻接矩阵和降维后的三维高光谱遥感图像输入预先训练好的图神经网络模型，通过平均聚合方式聚合每个像素点的邻居特征，并通过KAN网络提取聚合后中心像素点的特征，得到中心像素点的嵌入，最后通过Softmax处理得到分类结果，提升了分类效率和准确性，为高光谱遥感图像处理领域带来了突破性的进展。