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针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)需求的训练样本量多,而高光谱图像中存在大量的未标签样本未得到充分利用的问题,文章充分挖掘标签样本及其近邻的未标签样本的空谱信息,提出了一种基于灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)和三维卷积神经网络的空谱特征联合训练的高光谱图像分类方法。首先,通过灰度共生矩阵提取高光谱图像的纹理特征;然后,利用相关性分析剔除近邻未标签样本中的冗余信息,将标签样本与未标签样本的信息