本發(fā)明公開了一種基于非重復(fù)采樣和原型網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)中在小樣本學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，由于訓(xùn)練樣本較少而引起的過擬合現(xiàn)象和訓(xùn)練過程中由于學(xué)習(xí)到測(cè)試樣本，造成分類結(jié)果“虛高”的問題。其實(shí)現(xiàn)方案為：1)利用非重復(fù)采樣法從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集中采集出訓(xùn)練集和測(cè)試集；2)構(gòu)建高光譜圖像原型分類網(wǎng)絡(luò)；3)利用訓(xùn)練集對(duì)高光譜圖像原型分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)模型；4)將測(cè)試集輸入到網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)模型中，得到測(cè)試數(shù)據(jù)分類結(jié)果。本發(fā)明解決了現(xiàn)有小樣本場(chǎng)景下存在的過擬合問題，同時(shí)又保證了分類精度，可應(yīng)用于地質(zhì)勘探、城市遙感和海洋探測(cè)。