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随着卫星遥感技术的不断发展,应用需求的增加,应用范围也越来越广泛。单纯的对单时相的卫星遥感技术研究已经达不到人们的需求。因此,对于地物分类来说,由于单时相卫星影像空间分辨率比较低,而且所含的光谱信息一般也比较少,分类结果一般会出现椒盐现象,不能很好的满足应用需求。本文从多时相卫星影像数据的特点出发,旨在深入挖掘多时相卫星影像信息,提高卫星影像数据应用能力。首先对卫星影像进行了预处理,接着研究了基于图论的归一化分割;并深入研究了多时相卫星影像的时间序列指数特征;针对多时相卫星影像提出了基于增量学习的集