空间场景是空间对象及其相互间空间关系的综合体。针对地理场景的特点，文中场景语义是指遥感图像分类图中对象及其相互间各种关系的综合体，包括对象的面积、属性，及其相互间的拓扑、方位等多要素关系。场景查询是通过提供一个查询条件或查询模版，从空间数据库中寻找和需求接近的其他场景的过程。和仅基于对象属性的查询模式不同，场景查询更接近人的空间认知和检索习惯，是高度智能化、综合化的空间查询方式，在提高地理信息系统信息检索的智能化水平方面能够发挥重要作用。这对于解决遥感图像检索中存在的“语义鸿沟”问题具有重要意义，基于此本文提出综合考虑空间对象的面积、属性，及其相互间的拓扑、方位等多要素关系进行空间场景相似性匹配的检索方法，以实现智能精确的检索过程。　　本文的主要工作包括：　　1.遥感图像多层语义提取。对图像检索技术进行了深入研究并提取了遥感图像检索需要的视觉特征和语义特征。对图像进行分块，然后提取子块的二阶、三阶颜色矩及Gabor纹理特征表示图像的视觉特征；基于SVM的面向对象分类获取对象语义特征；对分类图进行场景语义建模，通过构建属性关系图(Attributed Relationship Graphs，ARGs)获取遥感影像的场景语义。　　2.多要素场景匹配。分别构建示例场景和待检索图像的ARGs图，形成相应的待匹配子集，遍历示例场景子集和待检索图像子集所有可能的匹配模式，寻找空间关系语义相似度最大的一个并记录对应的对象语义相似度大小，按场景匹配对象的空间关系语义相似性降序排序，当相似性相同时，用对象语义相似性进行二次降序排序。返回所有的排序结果，整个匹配过程结束。　　3.设计开发了一个原型系统，开展了基于场景语义的遥感图像检索实验。检索的过程是一个逐步精化的过程：首先通过对象语义类别进行粗检索获得一个检索候选集，然后由用户选择感兴趣对象确定示例场景，最后经多要素场景匹配方法对该候选集进行精确匹配实现检索。　　实验结果表明，该方法能够较为客观地刻画地理场景的语义内涵，具有很好的场景匹配效果，与传统的基于视觉特征的检索或基于对象语义的检索方法相比，有效地提高了检索的智能性与检索精度，在空间数据的智能查询检索方面具有较好的应用前景。