【摘 要】
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遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。在遥感数据的统计分类中，假设条件存在差异时，无法取得满意的识别结果，使得传统的遥感影象分类方法难以快速准确地从遥感影象中提取信息。因此，本课题将模式识别领域中新发展起来的多分类器融合技术应用到遥感图象分类识别中，并在融合理论的改善上作了一些探索性的研究。多分类器融
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遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。在遥感数据的统计分类中，假设条件存在差异时，无法取得满意的识别结果，使得传统的遥感影象分类方法难以快速准确地从遥感影象中提取信息。因此，本课题将模式识别领域中新发展起来的多分类器融合技术应用到遥感图象分类识别中，并在融合理论的改善上作了一些探索性的研究。多分类器融合技术结合数据融合、机器学习、模式识别等多方面理论，将来自不同分类器的识别信息进行有机
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