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高分辨率遥感数据在城市土地利用产品生产中起着非常重要的作用。以往高分遥感数据研究中基本上采用面向对象的分类技术,首先进行图像分割,然后对分割后的数据进行分类的方法。但高分辨率遥感数据所带来的丰富信息也造成了目标物体内部异质性问题,而且对于同一个目标物体,遥感图像中光照面和阴影面的光谱特性差异也很大,这些影响基于波谱特征进行分类算法的精度。本文基于景合成模型的最大似然分类（Max Likehood）,假定在可见光照片中存在光照建筑物、光照植被、阴影植被、光照土壤和阴影土壤等组分,采用最大似然分类方法对高分遥