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植被自身复杂的生长环境和垂直分布结构，使得高光谱影像中的植被特征受到大量异构信息影响。在对植被进行精细分类时，随着植被类别的增加，植被样本信息量大大增加，但植被各类别之间的可分性却在下降，采用单核映射方式对所有植被样本进行处理的分类方法难以得到可靠的分类精度。多核学习方法能够以全新的核函数映射方式对复杂的样本信息进行处理，本文将多核学习方法引入植被精细分类中，提出基于多核SVM的高光谱影像植被精细分类方法，实验结果表明该方法可以显著提高分类精度，在树种识别、精细农业等方面具有广泛的应用前景。