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随着遥感卫星的发展与应用，遥感图像分类备受关注，而计算机模式识别成为当前分类的一个重要手段。模式识别中的神经网络在遥感图像分类中得到了广泛的应用。但是基于神经网络不能简化信息空间维数，不能判断冗余信息。粗糙集理论是处理不确定和模糊知识的工具，在大量的数据中粗糙集理论可以提取知识的相关性，从中发现隐含的知识和揭示潜在的规律，通过约简去除冗余信息。为了降低空间维数，将粗糙集与神经网络结合，构建分类模型。本文利用它们各自的优势，将粗糙集与神经网络结合，构造了一种分类模型。首先介绍了粗糙集的基本理论