本發(fā)明公開(kāi)了基于模型在線更新的玉米種子高光譜圖像分類(lèi)識(shí)別方法，包括：基于采集待識(shí)別玉米種子樣本在N個(gè)波段下的N個(gè)高光譜圖像，計(jì)算感興趣區(qū)域內(nèi)的光譜均值特征，作為特征參數(shù)，輸入預(yù)先建立的支持向量數(shù)據(jù)描述模型，判斷待識(shí)別玉米種子與檢測(cè)模型的匹配性；若匹配成功，將特征參數(shù)，輸入預(yù)先建立的最小二乘支持向量機(jī)檢測(cè)模型，獲取待識(shí)別玉米樣本的分類(lèi)識(shí)別結(jié)果；若匹配不成功，則通過(guò)化學(xué)分析測(cè)試，獲得待識(shí)別玉米種子的類(lèi)別，在線更新已建立的支持向量數(shù)據(jù)描述模型和最小二乘支持向量機(jī)檢測(cè)模型。本發(fā)明提供了一種基于模型在線更新的玉米種子高光譜圖像分類(lèi)識(shí)別方法，能夠?qū)崿F(xiàn)高光譜圖像分類(lèi)模型的在線更新，實(shí)時(shí)性好，且可靠性高。