简介： 本发明提出了一种基于熵率超像素分割的自编码器的高光谱图像分类方法，主要解决高光谱图像分类性能不佳的问题。实现步骤为：获取高光谱数据训练样本集和测试样本集；构建n层自编码器网络；输入训练样本集，利用损失函数对基于熵率超像素分割的自编码器网络进行训练；输入测试数据集，利用训练后的基于熵率超像素分割的自编码器网络对高光谱图像进行分类。本发明采用的基于熵率超像素分割的自编码器的高光谱图像分类方法，考虑了空间上下文邻域信息，挖掘了数据样本的分布特性，有效地提高了高光谱图像的分类精度，可用于农业监测、地质勘探、灾害环境评估等领域地物的区分和辨别。