1、傳統(tǒng)的基于象元光譜信息的分類方法不能充分利用高分辨率遙感影像的空間信息，分類精度較低。本文把一種新的信息提取方法(面向?qū)ο蟮男畔⑻崛》椒?引入到高分辨率遙感影像信息提取中，將這種方法研究和其在QuickBird影像上的土地利用信息提取中的應(yīng)用研究相結(jié)合。本文主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下：
　　 (1)本文在基于象元尺度轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上研究了面向?qū)ο蟮某叨绒D(zhuǎn)換問題。分別以對象均值、對象標(biāo)準(zhǔn)差、對象分形維數(shù)等指標(biāo)對尺度轉(zhuǎn)換結(jié)果進行評價，結(jié)果顯

2、示各類別對象的評價指標(biāo)值隨尺度會發(fā)生變化，且不同類別的變化有一定差異。
　　 (2)影像最優(yōu)分割尺度是面向?qū)ο蠖喑叨确指畹年P(guān)鍵。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了一種最優(yōu)尺度選擇方法—最優(yōu)分割尺度計算模型，并對影像進行了分割試驗。結(jié)果表明，此模型計算最優(yōu)分割尺度方便快捷，避免了目視的主觀性，能提高影像分割效率。
　　 (3)選取最優(yōu)分割尺度對實驗區(qū)進行分割，建立類層次結(jié)構(gòu)，通過試驗定義有效的模糊規(guī)則、建立合理的特征空間進行模