在支持向量机的框架下，提出了一种基于邻域互信息的高光谱数据分类新方法。 该算法根据它们所包含的有用信息的数量将权重分配给内核函数中的不同频段，这使得具有更多有用信息的频段在分类中扮演着更重要的角色。 我们的研究表明，相邻频带之间具有更大互信息的频带包含更多有用信息，因此，我们将每个频带及其相邻频带的互信息用作所提出的核方法的权重。 实验结果表明，对于基于多项式和径向基函数的支持向量机，引入提出的核函数后，平均精度提高了1.2％以上，而无需使用任何参考图或增加了更多的计算时间。 ？ 天津工业大学和