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针对高光谱遥感影像的高维性、不确定性及作物光谱变异性问题,传统信息提取方法不适用于高光谱遥感影像作物分类,该文基于一种调节学习方法,引入模糊统计学相关理论,提出模糊判别成分分析(fuzzy-statistics-based discriminative component analysis, FS-DCA)用于提取利于作物分类的高光谱遥感特征空间。首先定义模糊统计学数字特征,利用分块统计建立模糊可分特征子空间,抑制噪声像元造成的不确定性。将主成分分析(principal component analysi