在地物环境状况较为复杂时传统基于统计学遥感分类算法难以得到较高的分类精度。针对这一问题，这里将基于分组策略的改进基因表达式编程算法（BS-GEP）应用到遥感图像分类问题中，避免传统的基因表达式编程算法由于种群多样性破坏引起局部收敛，解决地物状况复杂时难以得到较高分类精度的问题。实验结果表明：基于分组策略的基因表达式编程算法的分类器提取的分类规则能转为数学表达式形式并能获得较高的分类精度，与基因表达式编程算法（GEP）相比分类结果混淆程度相对较低，与最大似然法相比分类结果相对清楚，模型分类精度达到93%。
