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高光谱图像的快速准确分类是遥感图像处理的关键技术之一。本文提出了区域特征光谱（RFS）的概念,并采用空间邻域聚类方法提取区域特征光谱;提出了以区域特征光谱作为SOFM神经网络输入的RFS-SOFM高光谱图像快速分类方法,该方法通过区域特征光谱代替单个像元光谱实现神经网络运算量的降低和对图像噪声的抑制。对AVIRIS图像数据的仿真结果表明：RFS-SOFM分类精度高于SOFM神经网络和K-均值算法,计算量约为K-均值的163.6%,SOFM神经网络的5.9%.