本发明公开了一种基于不可靠伪标签学习的半监督高光谱图像分类方法,包括：(1)搭建两个具有相同结构的教师和学生神经网络模型用于提取样本特征；(2)使用少量标记样本预先训练教师网络模型；(3)根据类别概率将无标记样本划分成可靠和不可靠样本；(4)将可靠的预测值作为正确的伪标签,同少量标记样本计算监督损失；(5)通过采样的策略构造锚点像素、正样本和负样本,使用对比学习重新利用不可靠预测值的样本特征；(6)计算目标函数,优化神经网络模型参数；(7)预测高光谱图像分类性能。本发明采取对比学习方式将不可靠伪标签作为对应类别的负样本,为模型补充大量的互补信息,提高了模型的分类性能。
