一种基于局部和全局特征的高光谱影像分类方法及装置

本申请提出一种基于局部和全局特征的高光谱影像分类方法及装置，属于高光谱遥感影像的数据处理与应用技术领域，其中，方法包括：获取高光谱影像数据；采用多种不同尺度的卷积分层次提取高光谱影像数据的空谱特征，得到多尺度空谱特征；根据所述多尺度空谱特征，进行局部语义标记，得到标记词汇集；将标记词汇集分别输入光谱Transformer模型以及空间Transformer模型；将光谱Transformer模型的输出以及空间Transformer模型的输出进行特征融合；将融合后的特征进行线性分类，得到高光谱影像的分类结果。本申请的方法能够更加精确的识别高光谱影像中类别，并且具有良好的稳定性和适应性。