李 杨 ，邵 华 ，江 南 ，施 歌 ，丁 远

（1. 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，南京 210023；2. 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点，南京 210023；3. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心，南京 210023；4. 南京工业大学测绘科学与技术学院，南京 211800）

0 引 言

随着近年来电子信息和遥感传感器技术高速发展，大量的高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率的优质数据实现了对地表的全覆盖、全天候监测。除了常用的国外商用卫星QuickBird、IKONOS、SPOT等，近几年也涌现了一批新的高分辨率卫星如 WorldView-2/3、GEOEye-1/2等，中国也相继发射了资源系列卫星、环境系列卫星、测绘系列卫星等遥感卫星。多源、多时空分辨率遥感数据呈现出海量化趋势，虽能满足越来越多的行业应用需求，但也给遥感分类技术带来了新的挑战。高分辨率遥感影像能够提供丰富的地表细节信息，地物的尺寸、结构和空间上下文关系能够得到更好的表征[1]。同类地物的光谱差异变大、不同地物的光谱特征相互重叠，使用传统基于中低分辨率数据的分类方法无法直接用于高分辨率遥感数据分类。

目前，多数方法都是通过对影像进行分割获取感兴趣的对象斑块[2-6]，然后利用监督/非监督的方法进行影像分类，但如何从遥感影像中分割出语义上有意义的对象斑块仍未得到很好解决，而这是决定最终影像分类结果的关键问题[7]。其次，不同的地物都有其固有的尺度特征，单尺度的分割无法顾及高分辨率影像上的诸多地物，需要进一步从多尺度角度分析地物的结构特征，进行有针对性的分割和特征提取。……