通常，传统的半监督极限学习机（S2-ELM）方法无法充分利用高光谱图像（HSI）分类中的有限标签信息。 在本文中，我们提出了一种判别式S2-ELM方法，称为像素对约束S2-ELM（P2S2-ELM）方法。 利用无标记数据的流形正则化和标记像素之间的像素对约束都被合并到一个统一的最小化框架中，因此，所提出的P2S2-ELM方法能够学习到更有效和更具判别性的投影。 当只有少量标记的样本可用时，在几个真实的高光谱数据集上的实验结果显示出其效率和优越性。