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提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组,对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化,然后组合不同的核函数来综合不同的数据组,得到最终的分类结果。利用华盛顿地区HYDICE高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证,结果表明,基于合成核支持向量机的高光谱图像分类,可获得比传统支持向量机更高的分类精度。