摘要
本发明提供一种基于虚拟样本扩展的增量式高光谱图像分类方法,属于遥感图像处理与应用技术领域。首先,对高光谱图像原始数据进行数据预处理;其次,构建虚拟样本扩展网络并训练初始阶段的虚拟样本扩展网络;再次,搭建并训练初始阶段的增量式高光谱图像分类模型;最后,利用虚拟样本扩展网络和动量知识蒸馏进行增量阶段的增量式高光谱图像分类模型的训练,进行分类并输出结果。本发明可对采集于不同高光谱成像仪的高光谱图像进行增量学习,从而实现学习新类别的同时,不遗忘旧类别的分类能力;本发明为增量式实现高光谱图像分类提供了一种可行的解决方案,使高光谱图像分类理论离大规模实际用更进一步。