在遥感影像分类领域，复合核条件随机场（Composite Kernels Conditional Random Fields，简称CKCRF）是一种创新的机器学习模型，旨在解决像素级的遥感影像分类问题。随着成像技术的进步，遥感影像的理解变得越来越重要，广泛应用于资源探测、自然灾害监测等多个领域。遥感影像分类的主要目标是为图像中的每个像素分配一个特定的类别标签，如草地、水体等。
传统的条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）因其能够捕捉数据的上下文关系而被广泛应用。然而，为了更好地衡量数据之间的相似性，内核条件随机场（Kernel Conditional Random Fields，KCRF）引入了Mercer核函数，但选择合适的核函数及其参数通常需要人工干预，这限制了其性能。
CKCRF的提出解决了这一问题。它将多个基核函数嵌入到经典的CRF模型中，通过学习样本来自动选择合适的权重系数，形成复合核。这种方法避免了手动选择核函数的困扰，提高了模型的适应性和准确性。
此外，特征选择在遥感影像分类中至关重要。不同类别可能需要不同的特征来进行有效区分。为了处理这个问题，文中提出了基于遗传编程的决策层融合框架。这个框架用于解决特征选择问题，可以针对每个类别自动选择合适的特征，增强了模型对不同类别信息的捕获能力。
评估结果显示，CKCRF相比传统的CRF和KCRF有更优的表现。同时，结合特征选择的融合方案进一步提升了CKCRF的性能，证明了该方法的有效性。
总结来说，"用于遥感影像分类的复合核条件随机场"这篇研究论文介绍了如何通过集成多种核函数并利用自动学习机制来改进条件随机场模型，以提高遥感影像分类的准确性和鲁棒性。同时，提出的遗传编程决策层融合策略在特征选择上提供了新的解决方案，进一步优化了分类结果。这些方法对于遥感影像分析和处理具有重要的理论与实践意义。
