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分类过程是分析高光谱图像数据的重要任务之一。 支持向量机（SVM）是最流行和使用最广泛的分类器，其性能正在不断提高。 近来，与仅考虑像素的光谱特征的方法相比，利用空间和光谱信息的方法更加充分，鲁棒，有用和准确。 在本文中，通过使用空间像素关联（SPA）处理从高光谱数据中提取区域纹理信息，以进一步提高SVM技术的分类性能。 为了提高分类的准确性，提出了一种利用SPA特征的支持向量机的新方法。 此外，该手稿中还提出了一种可用于解决像素不正确问题的新方法，即“增长类的控制过程”（CPoGC）。 为了证明所提方案的有效性，我们进行了印度松站点（IPS）上的AVIRIS高光谱数据实验，以将所提出的分类方法与一些现有的基于SVM的技术（例如SC-SVM和PSO-SVM）进行比较，以及一些传统的方法，例如K-NN和K-means。 实验结果表明，所提出的方法明显优于这些众所周知的分类算法。