将贝叶斯理论用于多波段ＳＡＲ图像的分类．分析了常见的乘积方法、平均方法以及 中值方法，并在贝叶斯平均方法的基础上，利用ＳＡＲ图像分类精度与距离因子之间的关系，提
出３种改进方法．实验结果表明，多波段融合可以结合各波段的优势和互补信息，获得单波段 分类无法获取的分类结果．改进方法通过加权减小了错误分类信息的影响，进一步提高分类精度．

ＢａｙｅｓｉａｎｔｈｅｏｒｙｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｂａｎｄＳＡＲｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｆａｍｉｌｉａｒｆｕｓｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄｓｌｉｋｅｐｒｏｄｕｃｔ，ａｖｅｒａｇｉｎｇａｎｄｍｅｄｉａｎｒｕｌｅｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄｏｎｔｈｅｂａｓｅｏｆＢａｙｅｓｉａｎａｖｅｒａｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄ， ｔｈｒｅｅｍｏｄｉｆｉｅｄｒｕｌｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅｆａｃｔｏｒｏｆ
ＳＡＲｉｍａｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｍｕｌｔｉｂａｎｄｆｕｓｉｏｎｃａｎｃｏｍｂｉｎｅｔｈｅｐｒｅｐｏｎｄｅｒａｎｃｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｅａｃｈｂａｎｄａｎｄａｃｈｉｅｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｎ’ｔｂｅｇｏｔｉｎｓｉｎｇｌｅｂａｎｄ．Ｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄ ｍｅｔｈｏｄｓｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｗｒｏｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｗｅｉｇｈｔｉｎｇａｎｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．