本发明属于图像处理技术领域,具体提供了一种基于递归自动编码的高光谱特征学习方法,其步骤包括:将高光谱图像中每个像素点用特征向量表示,进行归一化处理,选出训练集和测试集;对每个特征向量构建邻域窗口块;在训练集中,每个特征向量及其邻域根据特征向量间重构误差最小化准则,合并特征向量对,再根据整个网络的重构误差对整个网络进行训练;分别将训练集和测试集输入到训练好的网络中,得到新的训练集和测试集;将新的训练集和测试机输入到支撑矢量机进行分类,得到分类结果。本发明采用了无监督的思想,克服了高光谱数据获取类标难的问题,获得较高的分类正确率,可用于矿物勘探,环境管理,军事防御领域。
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