利用多源多时相遥感图像，给出一种结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复算法． 首.先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对多源多时相遥感图像进行多分辨率分解，对分解后的薄云图像的高频系数.利用贝叶斯方法进行地物初分类；再对每类地物的低频系数通过迁移最小方差支持向量回归模型进行域自适应学习，.获取模型参数；最后利用所获的迁移回归模型，用无云参考图像的低频系数预测薄云覆盖图像的低频系数，去除薄云，.恢复薄云覆盖图像的地物信息． 实验结果表明，本文算法恢复的地物细节清楚，光谱失真较小． 特别对地物季节性变化.的薄云覆盖遥感图像，本文算法能有效恢复薄云覆盖区域的地物信息．
