遥感技术是高新技术领域中的一个重要分支.遥感图像分析也是图像分析的重要内容.遥感图像分析技术应用领域非常广泛,包括地质,森林,国土资源,海洋,气象,军事目标等遥感图像的分析.这些领域中的应用都有重要的意义.统计模式识别方法在图像识别中占据了重要地位.但是使用这些统计模式识别方法都是基于人工特征抽取和建模的.基于表象的非建模的统计识别方法,使用较少.该文针对高维数据的快速聚类与回归问题,及其在遥感图像分析中的应用等问题进行研究.对多层判别回归树算法进行了剖析,分析了该算法的优点和缺点.而且分析了改进的多层判别回归树的输入空间和和输出空间的联系,对输入空间的中心点选择提出了新的方法,做了新的改进,由此设计了改进的多层判别回归树的构造算法.在树的检索过程中,引入了检索敏感度,改进了多层判别回归树的检索算法,使之无需检索整棵树.文中分析了改进的多层判别回归树算法的算法复杂度.该文还给出了系统实现,比对实验的测试结果以及实验结果分析.最后在巡航导弹的地形匹配制导或弹道校正、遥感图像的城市绿化面积的估算以及遥感纹理图像分析等应用领域进行了实践.实验结果表明改进的多层判别回归(Improved Hierarchical Discriminant Regression,IHDR)树算法在遥感图像分析和处理中有着广泛应用前景.