简介： 本发明公开了一种基于非重复采样和原型网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中在小样本学习场景下，由于训练样本较少而引起的过拟合现象和训练过程中由于学习到测试样本，造成分类结果“虚高”的问题。其实现方案为：1)利用非重复采样法从预处理后的数据集中采集出训练集和测试集；2)构建高光谱图像原型分类网络；3)利用训练集对高光谱图像原型分类网络进行训练，得到训练好的网络最优模型；4)将测试集输入到网络最优模型中，得到测试数据分类结果。本发明解决了现有小样本场景下存在的过拟合问题，同时又保证了分类精度，可应用于地质勘探、城市遥感和海洋探测。