湿地作为水陆交界处的特殊自然综合体，对于人类的生存和发展具有至关重要的作用，越来越受到社会和专家学者的关注。遥感和地理信息系统的发展极大地推动了湿地的研究和发展。传统基于像元的湿地信息提取的结果精度往往不高，影响了后续的湿地景观和格局的探讨，而基于面向对象方法的提出将为提高湿地信息提取精度开辟新的途径。　　 珠江口地区湿地环境表现出高度的人工干扰化，针对有别于传统湿地的城市化地区湿地信息遥感特征，本研究选择位于珠江口东岸的深圳市宝安区作为研究区，对该地区的河流、水库、养殖塘、近海等湿地进行提取和研究，探索面向对象方法在城市化地区湿地信息提取方面的应用。采用Landsat TM影像和SPOT影像作为数据源，分别进行传统基于像元的监督分类提取和基于面向对象的分类提取研究，对其进行精度评估及对比，并且对不同数据源不同方法的精度和效果进行综合的对比分析，得出的结论主要如下：　　 1.在利用面向对象进行图像分割时，分割尺度太大，容易将地物混分，尺度太小，则又造成斑块过于零碎而产生椒盐噪声，在本研究区首先建立比较大的尺度用于区分湿地水体和非水体，在水体的基础上建立适合养殖塘提取的较小的分割尺度，取得了较好的效果。　　 2.在利用面向对象方法进行湿地类别的细化分类时，利用归一化植被指数(NDVI)设定阈值，去除了养殖塘的块与块之间的浅草植被，使养殖塘之间的边界更为清晰准确，为边界的确定提供了一种有效方法。　　 3.同时采用基于像元的监督分类法时，基于SPOT影像的总体精度比基于TM影像的监督分类结果精度高，达到72.16％，比基于TM影像的监督分类结果提高了0.79％，说明空间分辨率的提高能够提高信息提取精度。就单个类别而言，近海、养殖塘、水库这三个类别基于SPOT影像的提取精度都比基于TM影像的提取精度高，但对河流的提取却低于基于TM影像的提取精度，原因可能是SPOT影像的光谱信息不如TM影像丰富，光谱分辨率也成为精度提高的影响因素之一。　　 4.同时采用面向对象方法时，基于SPOT影像的总体精度比基于TM影像的面向对象分类结果精度提高了4.70％，总体精度达到了87.45％，Kappa系数也提高到了0.8431，再次验证了数据的空间分辨率对于精度的影响。就单个类别而言，各个类别的精度也都有不同程度的提高，说明光谱分辨率对于面向对象方法的影响比较小。但是同时也发现，基于SPOT影像的面向对象的图像目视效果不如基于TM影像的目视效果，原因可能是SPOT光谱分辨率低所导致。　　 5.同时采用TM影像作为数据源时，利用面向对象方法的方法比传统监督分类法的总体精度提高了11.38％，达到82.75％，Kappa系数达到0.7873，单个类别的精度也都有提高，证明了面向对象方法在提高信息提取精度方面的优势。　　 6.同时采用SPOT影像作为数据源时，利用面向对象方法的方法比传统监督分类法的总体精度提高了15.29％，达到87.45％，Kappa系数提高了0.1908，达到0.8431，单个类别的精度也都有提高，尤其是河流的用户精度和养殖塘的生产者精度的提高幅度均达到了25％以上，面向对象方法可以成为珠江口地区城市化背景下的进行湿地信息提取研究的有效方法。