本文提出了一种基于超像素宽度学习网络的高光谱图像分类方法。该方法首先采用简单线性迭代聚类方法对原始图像进行超像素分割，并以超像素而不是像素作为宽度学习网络（Broad Learning System,BLS）的输入节点，极大地减小了图的规模，从而提高了分类效率，空谱特征融合加强了可分性，并在融合过程中设定了融合规则，避免了过融合导致的边界模糊问题。
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