湿地作为地表环境的重要组成部分,有着重要的环境意义及经济意义。滨海湿地是湿地的重要组成部分,因此具有相当重要的经济与环境效益。当前我国滨海湿地出现了严重退化,对滨海湿地规模及地物组成的调研工作刻不容缓。然而,传统湿地调研方式费时费力,无法及时更新湿地信息。当前,高光谱遥感的发展很好的解决了这个问题。高光谱具有空谱一体性,承载了大量的空间及光谱信息,相对于全色及多光谱在精细分类和定量反演方面具有更大的应用潜力。高光谱遥感技术能够克服实地调研的缺点,及时有效获取湿地的相关信息,使得地表地物精细分类及其变化检测成为了可能。然而当前高光谱遥感的发展也存在一些挑战:首先地物的“异物同谱”及“同物异谱”现象使得仅仅依靠光谱信息难以达到理想的分类结果,因此需要结合其他空间纹理等特征来进行分类。然而,当前对于各种纹理特征的分类效果缺少一个统一的分析,如何选取何时的特征提取的方法是一个值得研究的问题;其次,受到地物光谱等因素的影响,导致分类图中出现了诸多细碎的噪声图斑,从而影响了地物的整体性与分类效果;最后如何设计一个策略,综合多角度特征,实现湿地精细分类,也是一个值得研究的问题。针对这些问题,文章首先对不同的特征提取方法进行了对比分析,通过综合对比不同纹理特征的分类精度,运算效率,目视效果等选出的最优特征提取的方法。使用三个数据集进行实验,实验结果显示,EP、EMP、AP相比于其他几个特征提取的方法效果最优;其次,提出了一种分类后处理的方法LSP减少分类图中的图斑,并提升分类精度,实验结果显示试验结果显示总体上该方法能获得理想的结果;最后提出了一个多特征融合的湿地分类框架,利用经过特征选择之后的光谱特征结合选出的空间纹理特征得到分类结果,然后利用LSP进行后处理,得到最终的分类结果。为了验证文中提出的分类框架效果,实验采用ZY1＿02D黄河口湿地数据集及盐城湿地数据集作为研究对象,采用类别分类精度,平均类别分类精度（AA）,总体分类精度（OA）,卡帕系数（KC）及分类结果图的目视效果作为评价标准。实验结果表明,对比其余单特征或组合特征分类的结果,该方法能够取得较好的实验结果。