Предложен метод автоматической классификации данных дистанционного зондирования в условиях неполной априорной информации, основанный на теоретико-информационных критериях минимально-достаточного количества информации. Разработан алгоритм кластеризации данных, обеспечивающий устойчивую классификацию всех предъявленных объектов на тестовом изображении с известным количеством объектов и известными их параметрами. Проверка эффективности алгоритма на реальных данных дистанционного зондирования показала, что количество выделяемых кластеров существенно зависит от качества исходного изображения. Ключевые слова: дистанционное зондирование, классификация объектов, автоматическая кластеризация, теория информации.
