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为进一步提高表示分类器中基原子对测试样本的表达能力,提出一种加权融合核稀疏和协同表示的高光谱影像分类算法(WKSCRC)。充分利用核函数处理非线性数据的优势,将高光谱影像数据映射到高维核特征空间;对核稀疏表示系数和核协同表示系数进行加权融合,在核融合表示系数下重构分类测试样本。在ROSIS和AVIRIS两个数据集上的仿真结果表明,该算法在精度与稳定性上优于其它传统分类算法。