本文详细介绍了小样本高光谱图像分类的技术，以及如何实现跨域少样本分类。针对小样本数据量不足的问题，通过优化特征提取和分类算法，实现了对高光谱图像的准确分类。同时，通过数据增强和迁移学习等方法，实现了跨域少样本场景下的高光谱图像分类。本文还探讨了常见的应用场景和实际案例，并提供了相关的代码和数据集供读者参考。