简介： 本发明公开了一种基于多级统计学特征提取的高光谱分类方法，首先为每个像素鉴定超像素邻域集合，有利于准确提取空间上下文信息。然后，提出多级统计学特征，包括平均特征、协方差描述特征及高斯特征，充分提取空间几何信息、不同光谱间的关联信息以及空间‑光谱信息间的变化特征，能在很大程度上提高分类精度。并且，设计多级核函数并构建多任务核稀疏表示分类模型，有效融合三种统计学特征，完成分类任务，进一步提高了弱监督条件下的分类精度及稳定性。与同类最新提出的高光谱分类方法相比，本发明特征提取分类方法分类精度更高，可应用于高光谱分类及航天遥感、地质勘查、农业信息监测、海洋和大气监测及军事侦察等实际工程领域。