张华，男，1979年生，安徽肥东人，博士，副教授，硕士生导师。主要从事遥感数据不确定性、空间分析及GIS算法与应用系统开发。2001年获中国矿业大学测绘工程专业学士学位，2004年获中国矿业大学地图制图学与地理信息工程专业硕士学位，2012年获中国矿业大学地图制图学与地理信息工程专业博士学位。

　　本书总结了作者近年来在遥感数据分类方面的研究成果，以遥感数据分类过程为出发点从训练样本数据对遥感数据分类精度的影响。遥感数据可靠性分类模型和分类精度评价的可靠性样本抽样方法等方面系统地研究遥感数据分类过程中主要环节的不确定性对分类结果精度的影响，并提出遥感数据可靠性分类方法，以提高分类结果精度%研究成果将为提高遥感数据分类结果的精度提供一整套新的解决方案。

第1章 绪论 1
1.1 研究背景与选题依据 1
1.2 国内外研究进展 2
1.3 研究目标 13
1.4 研究内容与章节安排 14
第2章 训练样本数据对遥感数据分类精度的影响 17
2.1 训练样本数量对分类精度的影响 17
2.2 训练样本质量对分类精度的影响 33
2.3 训练样本抽样方法对分类精度的影响 43
2.4 本章小结 45
第3章 基于模糊拓扑支持向量机的遥感数据分类 47
3.1 支持向量机 47
3.2 基于FTSVM的遥感数据分类模型 49
3.3 实验结果与分析 57
3.4 本章小结 65
第4章 基于自适应权值的多分类器组合遥感数据分类 66
4.1 标准的多分类器组合 66
4.2 基于矩阵特征值自适应权值多分类器组合模型 69
4.3 实验结果与分析 73
4.4 本章小结 80
第5章 融合光谱与空间特征的遥感数据分类 81
5.1 基于MFCM分割的遥感影像分类 81
5.2 基于空间引力模型的MRF遥感数据分类 101
5.3 基于光谱、纹理和像元形状特征融合的遥感数据分类 114
5.4 本章小结 159
第6章 基于可靠性抽样方法的遥感数据分类精度评价 160
6.1 基于空间均衡抽样的遥感数据分类精度评价 161
6.2 基于聚类空间分层抽样的遥感数据分类精度评价 168
6.3 本章小结 173
第7章 结论 175
7.1 主要成果与结论 175
7.2展望与设想 176
参考文献 178