基于大尺度区域分割的理念，提取高分辨率遥感图像中与岩性相关的纹理、形状、光谱信息，利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）在非线性预测中的优势，对研究区地质岩性进行识别。首先对高分辨率图像中与岩性相关的光谱、纹理、形状、高程等特征信息进行样本选取，选取过程中以图像的纹理为主要特征信息，同时以J-M距离、转换分类度为依据选取最优特征空间，采用因子分析变换降维对特征空间进行压缩，实现特征信息最优化；然后对已知样本进行训练，建立分类模型，评价模型精度；最后利用模型对研究区进行岩性划分，并进行分类后处理。研究结果表
