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影像分割是高分辨率遥感信息提取的重要环节，它为进一步的目标识别、基于对象的图像分类等应用提供了基础。探索有效的高分辨率遥感影像分割方法是当前遥感信息科学的重要研究方向之一。
本文对Pesaresi和Benediktsson(2001)提出的基于形态学剖面的高分辨率全色影像分割方法进行了扩展，使之适用于多光谱影像分割，并对原方法进行了改进；通过实际的遥感数据，验证和评价了所提出的方法。
论文采用基于矢量的方法，对基本的数学形态学运算进行了扩展，进而定义了扩展的形态学剖面，将基于形态学剖面的全色影像分割方法推广到多光谱影像，建立了基于扩展的形态学剖面的高分辨率多光谱影像的分割算法。
论文对原有的从形态学差值剖面获取形态学特征的方法进行了修改，通过设置判别条件，以得到合适的形态学特征；同时对图像分割过程中相关问题进行了深入探讨。
本研究运用不同的高分辨率遥感数据，通过目视分析和基于对象的图像分类，评价和验证了所提出的方法。实验结果表明，本文所提出的基于扩展的形态学剖面的分割算法能够有效地对高分辨率影像进行分割；而利用基于对象的分类技术将分割结果与基于像元的分类结果相结合，产生了更高精度的分类结果。