一种基于领域对抗精炼与查询集校准的跨领域小样本高光谱遥感地物分类方法

本发明涉及一种基于领域对抗精炼与查询集校准的跨领域小样本高光谱遥感地物分类方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。该方法包括支撑驱动查询集校准模块、领域感知对抗精炼模块和监督对比特征增强模块三个核心部分，能够有效应对源领域与目标领域之间的分布差异、高维冗余及小样本条件下特征判别性弱的问题。通过融合自注意力机制、多分支卷积、对抗训练与监督对比学习，显著提升了模型在目标领域的泛化能力与分类精度。实验结果表明，本发明在Salinas和Pavia University等标准高光谱数据集上分类性能优于现有主流方法。