基于记忆关联学习的小样本高光谱图像分类方法

高光谱图像（HSI）分类是遥感领域的基础应用之一。该任务旨在根据部分带类别标签的像素样本训练分类器,预测图像中剩余像素对应的类别标签。在实际应用中,由于人工标记样本成本过高,只能获得少量带标签的样本。针对少量样本无法准确描述数据分布从而导致训练过程过拟合的问题,提出一种基于记忆关联学习的小样本高光谱图像分类方法。考虑到无标签样本中包含大量与数据分布相关的信息,构建基于有标签样本记忆模块,并根据样本间的特征关联,利用不断更新的记忆模块学习无标签样本的潜在类别分布,构建无监督分类模型,并与传统的有监督分类模型进行联合学习。在多个高光谱图像分类数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升小样本高光谱图像分类的准确性。