【摘要】为实现高分辨率遥感影像低层特征的有效组织与优化,提高特征的可判别性,重点研究了基于稀疏编码的中层特征学习、基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类技术,提出了基于软概率级联中层特征学习模型实现土地利用/土地覆盖(Land Use and Land Cover,LULC)分类。首先,提取影像的灰度共生矩阵(Graylevel Co-occurrence Matrix,GLCM)、光谱特征、密集尺度不变特征转换(Dense Scale Invariant Feature T