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遥感影像分类一直是遥感研究领域的重要内容，传统的遥感影像分类方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类，忽略了影像的空间结构信息，而且传统的分类方法对数据的分布要求较严格。针对这一问题，本文提出了一种辅以地统计学变差函数纹理特征的神经网络分类方法。 纹理是遥感影像的一个重要特征，在这一方面人们做了大量的研究。近年来，高分辨率遥感影像的出现，为我们提供了更为丰富、清晰的纹理信息，有效的利用这些纹理信息对于遥感影像分类具有重要的实用价值。本文首先分析了遥感影像分类方法和纹理提取