高光譜圖像可用于分類的特征比較多，既包括直接光譜向量，還可以計算光譜洗手指數(shù)，導數(shù)光譜，紋理特征，形狀特征等派生特征。那么想對高光譜圖像進行分類會面臨什么挑戰(zhàn)呢？

1、維數(shù)災難：在高光譜圖像分類方面，精度會隨著特征維數(shù)的增大而呈現(xiàn)先增后減的趨勢，分類器的泛化能力會隨著維數(shù)的增加而減弱；

2、非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題：信號的高維特性、不確定性以及物體的異質(zhì)性導致高光譜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的高度非線性，一些基于統(tǒng)計模式識別理論的分類模型很難直接對原始高維數(shù)據(jù)進行分類和識別；

3、不適定問題：在統(tǒng)計學習中，由于標注樣本有限，質(zhì)量不均勻，統(tǒng)計模型往往不足以表達高光譜圖像數(shù)據(jù)的分布，模型參數(shù)無法估計或不準確；

4、空間同質(zhì)性和異質(zhì)性問題：物體的分布是區(qū)域性的，相鄰的位置通常代表相同的物體?？臻g先驗知識在分類問題中不起作用。因此，有必要引入空間上下文、紋理、語義、物體和形狀等特征和知識，以提高分類的精確度。

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