中文摘要：

面向对象分类方法是当前高分辨率遥感影像分类时最有效的方法。针对面向对象分类中空间关系特征未充分利用和对象特征选择问题研究不足的问题，本项目拟开展结合互信息和遗传算法特征选择的多层次面向对象分类方法研究。以高分辨率卫星影像城市目标的有效识别为目的，本研究采用多尺度面向对象分析策略，充分考虑分割对象空间关系特征的表达和提取；针对对象光谱、形状、纹理和关系特征形成的"特征灾难"问题，提出基于互信息（MI）和遗传算法（GA）结合进行对象特征子集有效选择，采用支持向量基（SVM）进行特征子集分类的方法；定量评价和解释针对城市目标有效分类识别的特征子集，特别是空间关系特征。项目研究一方面可以克服面向对象影像分类中特征选择的盲目性和低效率问题，另一方面可以挖掘对象关系特征在城市目标识别中的作用，对于提高面向对象影像分类的效率和精度，促进高分辨率卫星影像信息提取的自动化程度具有重要意义。