一种基于全局-局部聚类和对比学习的跨场景高光谱图像分类方法

一种基于全局‑局部聚类和对比学习的跨场景高光谱图像分类方法，属于遥感图像分类技术领域。本发明解决了现有跨场景分类方法在源域与目标域类别不一致时分类性能差的问题。通过形态学Transformer网络结合光谱‑空间形态学卷积和自注意力机制，提取局部形态特征与全局依赖特征；采用全局聚类和局部KNN聚类策略，减轻跨域负迁移；引入对比学习构建跨域正负样本对，增强未知类别分离能力，显著提升跨场景分类鲁棒性。本发明可应用于跨域高光谱图像分类场景。