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为了有效抑制同谱异物和同物异谱对多光谱遥感图像分类的影响,提出了一种宏观与微观相结合的两级多光谱地物分类算法:首先,通过基于纹理特征的动态聚类形成地形地貌相同或相似的区域分块,降低地物复杂度对后续基于光谱特征的地物分类的影响,然后,再根据每个区域分块中地物的光谱特征分层次进行再分类,从而得到对整幅图像的分类结果。最后,以大庆遥感数据为例,给出了实验结果和精度评价。