土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心，而土地覆盖信息主要是通过遥感影像分类来获取，因此影像分类是遥感影像分析的最基本问题之一。在参考基于概率主题模型的高分辨率遥感影像聚类分析的基础上，通过半监督学习最典型的生成模型方法引出了基于概率主题模型的半监督分类（SS-LDA）算法。借鉴SS-LDA模型在文本识别应用的流程，构建了基于SS-LDA算法的高分辨率遥感影像分类的基本流程。通过实验证明，相对于传统的非监督分类与监督分类算法，SS-LDA算法能够获取较高精度的影像分类结果。