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目前应用于SAR图像海面溢油检测的分类器大多为单分类器,其检测率往往难以达到要求。本文引入AdaBoost算法和Bagging算法,内核采用决策树分类器(Decision tree,DT),形成两种分类器系统DT-A(AdaBoost-Decision-tree)和DT-B(Bagging-Decision-tree)。进而提出以AdaBoost分类器系统为内核的Bagging系统DT-AB(Bagging-AdaBoost-Decision-tree)。对1 448个Envisat/ASAR海面暗目标样