高光谱图像具有高光谱分辨率，并且已在许多应用中得到广泛使用，但是实现高光谱分辨率的成像过程是以空间分辨率为代价的。 本文旨在通过提出一种新的基于类的光谱超分辨率方法，从高空间分辨率的RGB图像中构建高空间分辨率的高光谱（HHS）图像。 借助一组RGB和HHS图像对，我们提出的方法使用基于类的反向传播神经网络（BPNN）学习RGB和HHS图像对之间的非线性光谱映射。 在训练阶段，使用无监督聚类将RGB图像根据光谱相关性分为几类，并使用分类后的RGB图像和对应的HHS图像的光谱对来训练BPNN，建立