简介： 本发明公开了一种基于均值漂移和组稀疏编码的高光谱图像空谱域分类方法，主要解决现有方法对高光谱图像分类正确率低和鲁棒性差的问题。其实现步骤：输入一幅高光谱图像，并用特征向量表示高光谱样本；在高光谱样本中随机选取有标记样本，并对高光谱图像作过分割；根据对高光谱图像的分割结果，对高光谱样本进行分组；利用组稀疏编码对分组后的高光谱样本进行稀疏编码；使用高光谱样本和高光谱样本的稀疏编码系数构造样本集；利用支撑矢量机和构造的样本集对高光谱样本进行分类。本发明充分利用了高光谱图像的稀疏特性和空域上下文信息，能够获得较高的分类正确率，可用于精细农业，地质调研，军事侦察等领域。