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鉴于传统深度学习方法只提取了高光谱图像中的深度抽象信息,而未能充分揭示样本之间的局部几何结构关系,限制了分类性能的提升,本文提出了一种新的特征提取网络——深度流形重构置信网络。该网络首先通过深度置信网络提取深度抽象特征,为进一步增强抽象特征的鉴别能力,在图嵌入框架下通过样本数据的邻域点和各邻域的同类近邻重构点来构建类内图和类间图,并在低维空间中分离类间近邻点与其重构点的同时压缩类内近邻点和相应的重构点,实现提取深度鉴别特征,以改善不同类数据的可分性,进而提升地物分类精度。在KSC和MUUFL Gul