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采用归纳学习技术从GIS数据库和遥感图像中发现知识，用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径，一是在空间对象粒度上学习，二是直接在像元粒度上学习，分析了两种粒度学习的特点和适用范围，同时提出了一种归纳学习与传统的图像分类法的结合方式。用北京地区SPOT多光谱图像和GIS数据库进行了土地利用分类的试验，用C5.0归纳学习算法从空间数据库中挖掘空间位置分布、形态特征等规则，用规则演绎揄进行分类，并与贝叶斯分类进行了比较和结合，试验结果表明，归纳学习能较好地解决同谱导物、同物异谱等总是显著提高分类精度，并且能够根据发现的知识进一步细分类，扩展了遥感图像分类的能力。归纳学习在空间数据库的实现及与传统图像分类法的结合在遥感与GIS的集成中具有理论和实用价值。