随着空间科技的发展，遥感技术已成为当前人类研究地球空间环境的一种有力技术手段。在遥感技术的研究中，无论是遥感信息提取、动态变化预测，还是专题地图制作和高分辨率遥感数据库的建立都离不开遥感影像分类，它是遥感技术中的热点研究内容。虽然遥感影像分类算法很多，但都不能同时解决遥感影像分类中的模糊不确定性和随机不确定性问题。而云理论能够将各概念中的模糊性和随机性有机的结合在一起，可以解决分类中的两种不确定性问题。因此，本文将云理论引入遥感影像分类中，论文主要的研究内容如下： 　　①深入研究了云定义、云的三个数字特征、基本云模型、云发生器及虚拟云等相关理论，并分析了云理论在解决分类过程中的模糊不确定性和随机不确定性问题方面的优势。 　　②按照云模型的差异，提出了三种基于云理论的遥感影像分类方法，即：基于改进正态云的遥感影像分类方法、基于浮动云的遥感影像分类方法和基于评语云与虚拟云的遥感影像分类方法。 　　③ 采用本文提出的三种基于云理论的分类方法进行了分类试验，并与传统的ISODATA 聚类方法、最大似然分类法及模糊分类法进行了对比试验，分类结果表明基于云理论的遥感影像分类方法具有分类精度高，且计算过程简单等优点。