高光谱图像分析是遥感技术对地球表面分析和应用的一个关键步骤，同时也是人类认知地球的重要手段之一。为满足对分类精度和效率以及泛化性的要求，针对高光谱图像具有的复杂空-谱特性、非线性可分以及标记样本有限等特点，利用深度学习和宽度学习技术，探索监督型、半监督型、无监督型以及迁移型深-宽度高光谱图像分类方法，分别对应第3章、第4-6章、第7-9章和第10-12章。此外，各章内容涉及相关领域基础知识的介绍，能够为不同层次的读着与研究人员提供入门知识与参考信息。