提高遥感图像分类的主要对策有哪些？

提高遥感图像分类的主要对策有以下几个方面：
（1）多种信息的综合利用：包括几何信息、纹理信息、地形信息等的综合利用。
（2）混合像素的分解处理：混合像素是遥感图像中较普遍存在的现象。尤其是低分辨率的卫星图像，一个像素覆盖的地面范围内往往包含一种以上的地物类别。这种混合像素的灰度值必为各组分图像灰度的混合值，传统的基于逐个像素的判别就会发生困难，有很大的不确定性，必须进行混合像素的分解处理
（3）分层分类与专家系统的应用：所谓分层分类就是模拟目视解译，对复杂图像进行多层次的分析判断，先把容易识别确定的地物提取出来，再针对彼此混淆的地类采用不同的判据进行区分，先易后难，由表及里，分层处理，逐步推进。遥感图像解译专家系统是模式识别与人工智能技术相结合的产物。应用人工智能技术，运用遥感图像解译专家的经验和方法，模拟遥感图像目视解译的具体思维过程，进行遥感图像解译。它使用人工智能语言讲某一领域的专家分析方法或经验，对地物的多种属性进行分析判断，确定类别。

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