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摘要:本发明公开了一种基于空‑谱信息的高光谱图像半监督分类方法,该方法将高光谱图像中的光谱信息、空间信息联合作用于支持向量机分类器,采用自训练的半监督分类框架,并利用主动学习的方法作为半监督分类的样本选取策略,将半监督分类得到的初始分类结果进行按类分解得到的各类的二值图像作为边缘保留滤波器的输入图像,光谱信息的第一主成分分量作为滤波器的参照图像,利用边缘保留滤波器进行局部平滑,消除噪声,然后将像元按照所属概率最大的类别进行划分,完成分类过程。本发明联合光谱信息和空间信息提高了类别的可分性,利用自训练的半监督分类框架解决高光谱图像小样本分类问题,能有效地消除初始分类结果中的斑点状误差,提高分类精度。