带标签的训练样本的有限且昂贵的可用性导致以基于数据增强的监督学习的形式定义高光谱分类任务的方法的发展。 但是，大多数方法只是隐式地利用各向同性邻域中的频谱空间信息，而不是显式指示各向异性或操纵邻域系统。 在本文中，我们应用导向模板来估计局部方向的同质区域，并利用更有价值的光谱空间环境。 通过使用最佳的导向模板匹配方法，我们提出了一种数据扩充和精炼方法，以改善带有有限标记样本的任何光谱空间分类器的性能。 实验表明，该方法对许多光谱空间分类器都非常有效。