基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现

基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现

1. 引言

高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向，它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同，高光谱图像包含数百个连续的光谱波段，能够提供丰富的光谱信息。然而，高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战，特别是在小样本条件下，传统分类方法往往表现不佳。

针对这一问题，本文介绍一种基于小样本的高光谱图像分类方法——CMFSL(Cross-Modality Few-Shot Learning)，并详细阐述其Python实现。CMFSL方法通过跨模态学习和元学习策略，能够有效利用有限的标注样本进行高精度分类。

2. 高光谱图像分类概述

2.1 高光谱图像特点

高光谱图像是通过成像光谱仪获取的包含数十至数百个连续窄波段的图像数据。每个像素点都包含一个连续的光谱曲线，这使得高光谱图像具有以下特点：

1. 光谱分辨率高：能够捕捉细微的光谱差异
2. 数据维度高：波段数多导致数据维度高
3. 信息冗余：相邻波段间存在高度相关性
4. 样本获取困难<