遥感图像分析用模式识别方法对遥感图像数据进行分类的技术。遥感图像分析的主要目的是根据图像所包含的光谱信息、空间信息、多时相信息和辅助数据确定地面物景中对应的物体类别、性质及其变化，例如农作物类别、林区林种、农林虫害、泛区面积、矿山岩性、土壤成分和城镇变迁等。
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图像分类是高光谱遥感图像分析与应用的重要手段。
Classification is an important means for analysis and application of hyperspectral images.
分类是遥感图像分析处理的一个重要环节，它是各种高级应用的基本前提。
Classification is an important step in remote sensing image processing, it is often the base of other advance applications.
现在对于纹理图像的分析和分类广泛用于瑕疵定位、景物识别、图像检索、遥感图像分析等多个领域。
Nowadays, texture image analysis and classification is widely used in blemish locate, object recognize, image search, remote sensing image analysis and other fields.
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