湿地是地球上一种独特且重要的生态系统。而人类对湿地的研究、开发和保护较晚，造成湿地资源不合理的开发利用，受到严重破坏。遥感影像以其独有特点成为湿地研究的重要信息来源。然而，湿地在遥感影像上的光谱和空间特征对环境依赖性较强，往往存在更加严重的“同物异谱”和“同谱异物”现象，仅仅依靠光谱差异很难达到较高分类精度。近年来，随着多分类器组合技术的不断改进,多分类器组合技术日益成为遥感图像分类处理的一个重要方法。　　本文首先分析了国内外多分类器组合方法在遥感图像分类方面的最新进展，并以洪河湿地自然保护区为研究区域，将多分类器组合方法应用到湿地遥感影像信息提取中，旨在提高湿地信息提取的精度。在分类前先对遥感影像进行了几何校正、图像镶嵌、图像裁剪、图像融合等预处理工作；然后分别运用多种分类器对该区域的遥感影像进行分类，并选取其中分类性能以及多样性较好的三种分类器，采用平行的组合方式，运用投票法、最大精度法对这三种分类器进行组合，最终得到分类结果；最后将多分类器组合方法和其他分类方法的分类结果的分类精度进行比较，结果表明：与单个子分类器的分类方法相比，基于多分类器组合的分类方法总体精度为85.8％，较传统方法提高了8.2%，Kappa系数为0.81，较传统方法提高了0.14，从而证明该方法可以提高遥感影像的分类精度，是一种有效的湿地信息提取方法。