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遥感图像分类是遥感领域的研究热点之一．提出了一种基于自适应区间划分的模糊关联遥感图像分类方法（fuzzy associative remote sensing classification，FARSC）．算法根据遥感图像分类的特点，利用模糊C均值聚类算法自适应地建立连续型属性模糊区间，使用新的剪枝策略对项集进行筛选从而避免生成无用规则，采用一种新的规则重要性度量方法对多模糊分类规则进行融合，从而有效地提高分类效率和精确度．在UCI数据和遥感图像上所作实验结果表明，算法具有较高的分类精度以及对样本数量变化的