摘要：高分辨率遥感影像含有丰富的地物信息,能够为矢量数据更新、灾害监测、土地覆盖监测等提供大量的数据支持。传统的基于像元的信息提取方法仅仅只考虑了影像中地物的光谱信息,没有考虑到对象的拓扑以及空间结构信息,给影像分类带来了一定的困难；面向对象的影像分析方法的出现为高分辨率遥感影像分类带来了福音。多尺度分割算法是面向对象影像分析中常用的分割方法,多尺度分割主要是根据不同的地物类型选用不同的尺度,建立多尺度的分割架构,该方法能较好的反映现实地物的尺度特性,然而多尺度分割中的参数设置将直接影响分割效果,因此该工作至关重要,针对尺度的选取已有较多的研究实验,但针对紧致度和形状因子两个参数的选取研究,还没有一个定量的方法。本研究主要围绕多尺度的三个参数的定量选取展开,首先选用亮度均值标准差最大处对应的尺度为最优分割尺度,再分别对形状因子和紧致度进行分析,以最大面积对应地物斑块的恒定区间作为最适宜的形状因子和紧致度选取区间,实现尺度、形状因子和紧致度的定量选取,最后根据得出的分割参数,对影像进行多层次多尺度分割,并建立规则集进行分类实验,实验结果表明：文中分割参数的选取方法能获得较好分割效果,更易于后续的分类,总分类精度达86.5%。