小样本高光谱图像分类与跨域少样本研究

本文针对小样本高光谱图像分类和跨域少样本问题进行深入研究。首先，介绍了小样本情况下的高光谱图像分类挑战以及跨域少样本问题的重要性。然后，结合计算机视觉和机器学习的技术，提出了一种针对小样本的高光谱图像分类和跨域少样本问题的解决方案。该方案利用先进的特征提取和分类算法，充分利用已有的样本信息，并通过跨域学习技术弥补不同域之间的样本差异。最后，我们通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。研究结果表明，我们提出的方法在小样本高光谱图像分类和跨域少样本任务上取得了显著的性能提升。