中文摘要：

本项研究采用面向对象的遥感影像分类模型，在计算机视觉理论和领域知识指导下，通过多尺度分割算法获得分割单元，经过特征计算后得到基于分割单元（也称对象）的多特征空间，然后将神经网络和基于符号的规则推理等智能化方法应用于多特征空间下的遥感分类任务。通过该项研究，一方面，提出新的面向对象的遥感分类模型，探索适宜于城市遥感影像的多尺度分割方法，探讨城市用地的特征表达方法，以及设计适用于城市用地的智能化分类器

结论摘要：

从遥感分类的研究趋势看，利用面向对象的思想，并结合智能技术开展遥感分类的研究将是一个非常有前景的方向。在准确把握这一研究趋势的前提下，项目组开展了面向对象的遥感影像智能化分类方法的研究。本项研究较系统地分析了遥感分类和遥感影像分割这两个方向的最新进展、存在的问题及未来的发展方向。结合已有的算法，项目组设计、优化和实现了多种针对多波段、高分辨率卫星影像的遥感影像分割方法及相关算法；设计、改良或简化了多种面向高分辨率卫星影像的特征表达方法；设计和实现了多个面向对象的遥感影像分类方法；基于矢栅一体化的数据模型，开发了面向对象的遥感影像分类软件原型系统；进行了遥感分类方法测试与比较；利用面向对象的思想，开展了遥感影像目标识别的初步研究。本项研究对于推动开发具有我国自主知识产权的的面向对象的遥感分类软件，推进面向对象的遥感分类方法的研究，提高遥感影像的智能化处理水平等方面，均具有一定的现实意义。