高光譜技術是一種可以對物體表面反射和散射的電磁波進行分析，抽取出高維數據信息進行分析的技術。高光譜圖像分類在農業、林業、環境監測、地質勘探等行業中有廣泛應用。Python作為一門強大而又易于上手的編程語言，被廣泛應用于高光譜圖像分類。

import numpy as np
import sklearn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 讀取數據
data = np.loadtxt("data.txt")
x = data[:, :-1] # 特征矩陣
y = data[:, -1] # 標簽向量
# 數據預處理
scaler = StandardScaler()
x = scaler.fit_transform(x)
# PCA降維
pca = PCA(n_components=50) # 由于數據維度高，可以適當降維
x = pca.fit_transform(x)
# 劃分訓練集和測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)
# 訓練模型
clf = SVC(kernel='rbf', C=5, gamma=2)
clf.fit(x_train, y_train)
# 預測結果
y_pred = clf.predict(x_test)
# 輸出結果
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
% (clf, classification_report(y_test, y_pred)))

以上代碼展示了如何使用Python進行高光譜圖像分類。其中，數據預處理包括標準化和PCA降維；訓練模型選用了支持向量機。最后，通過輸出分類報告，可以看到分類器的準確率、召回率等指標，從而對分類效果進行評估和優化。