一种小样本限制条件下基于特征筛选的海草床分类方法

本发明提供了一种小样本限制条件下基于特征筛选的海草床分类方法，属于海洋测绘技术领域，提取机载LiDAR测深数据与高光谱影像数据特征并完成空间配准与融合，基于Relief‑F与KPCA多策略特征优选模型筛选出高贡献率特征并进行非线性降维，生成优选特征集；基于K近邻策略建立边结构，从而形成具有局部拓扑性质的图结构，引入图注意力机制对节点特征进行自适应更新，根据样本之间的特征相似性动态调整信息传递权重；基于更新后的节点特征构建原型网络进行分类，每类原型由其支持样本特征均值表示，查询样本通过计算与各原型的欧氏距离进行分类，有效解决了实际海草床分类应用存在的特征冗余及小样本的问题，为海草床识别、修复提供有效的技术支撑。