随着高分卫星遥感和无人机遥感的快速发展，获取了大量高分遥感影像数据，挖掘其中的信息成为应用的关键。相比中低分影像，高分影像光谱特征贫乏、空间特征丰富，传统基于像素解译的方法难以适用。为此，本世纪初，国内外研究学者借鉴景观生态学、计算机视觉、机器学习等领域的理念，提出一种以对象为解译单元的面向对象解译范式(Geographic Object-Based Image Analysis，简称GEOBIA)，有效促进了高分遥感影像解译以及与地理信息科学相融合的发展。作为一个刚建立不久的范式或学科，理论基础仍比较薄弱，例如GEOBIA解译基础的影像分割，多是借鉴相关学科的知识，零散地描述为多尺度、等级等概念，并未形成一个完善的理论，严重阻碍了GEOBIA范式指导下的相关技术和应用研究。　　针对GEOBIA中影像分割的这种现状，本文尝试借鉴景观生态学中的等级斑块动态范式，结合遥感观测的本质，对影像分割中的尺度、等级概念进行对比分析，并统一概括为“多尺度-等级斑块结构建模”理论，以指导GEOBIA中的影像分割和解译研究。分析中发现:尺度参数的选择是建立景观生态系统等级斑块结构模型的关键，尺度参数的数量决定了建立模型的层次数量，尺度参数的大小决定了分割对象的大小。为此，在详细分析总结现有尺度参数选择研究存在的问题后，对尺度参数的自动选择开展了一系列关键技术研究，取得如下成果:　　(1)发现尺度参数与分割对象数量的对数线性关系。广泛使用的Multiresolution Segmentation算法因尺度参数与分割结果无明显定量化关系而广受诟病。通过对算法的机理分析，在松弛假设条件下，推导出尺度参数与分割对象数量的对数线性关系。在不同景观类型和不同其它分割参数设置情景下的实验，证实了这种对数线性关系的鲁棒性。该项定量化关系突破了现有分割尺度参数研究中尺度参数与分割结果无明确定量化关系的难题，为尺度参数的采样和定量化选择奠定了数理基础。　　(2)提出分割尺度参数指数采样方法。现有分割尺度参数研究中，多是默认尺度参数线性采样，研究重点集中于不同尺度参数相对应的分割结果之间的差异性指标，而忽略了尺度参数线性采样所带来的不利影响。在尺度参数与分割对象数量的对数线性关系基础上，推导出尺度参数更合理的采样方式应该为指数型。与不同步长的线性采样对比实验表明:指数采样在不损失分割精度的情况下，所需采样数量更少，并且在利用非监督法尺度参数选择指标时，无需人工权衡步长与范围就能够准确识别景观中多个关键性尺度。　　(3)提出一种高效的非监督法尺度参数选择指标——加权局部方差(Weighted Local Variance，简称WLV)。基于像素的局部方差在引入分割对象的尺度参数选择时，被理解为分割对象内部的方差(Local Variance，简称LV)，导致该指标只有在人工设定尺度参数线性采样步长的条件下，才能勉强实现多尺度参数选择。通过对局部方差的原理剖析，认为其更合理的理解应该是分割对象之间的差异，进而提出加权局部方差指标。结合以上尺度参数指数采样研究结论，与当前国际引用最为广泛的两种指标LV和F(v,I)进行了实验对比。结果表明，WLV和F(v,I）效果相似，均比LV有效;相比F(v，I)，WLV省去了计算时的归一化过程，效率更高。　　(4)提出一种尺度自适应的多尺度-等级斑块结构建模算法。从遥感影像中自动建立与现实景观生态系统的等级结构相符的模型，是分解景观生态系统巢式等级斑块结构、消除图斑绘制时主观不确定性、构建等级分类系统等的关键。在尺度参数指数采样和WLV指标研究的基础上，提出一种尺度自适应的多尺度-等级斑块结构建模算法。通过对两处复杂的景观生态系统建模实验，表明该方法能够有效实现景观生态系统的等级图斑绘制，并能够生成有效基元，为分类系统的设计提供有益借鉴。　　基于以上四项关键技术研究成果，在多尺度-等级斑块结构建模理论指导下，开展了三项基于高分影像的应用研究，取得如下成果:　　(5)实现一种基于高分影像的土地利用数据库自动更新的方法。土地利用数据库更新中的一个关键难点是地块的局部变化问题。分割尺度过大或者过小都易导致检测结果的较大偏差。基于尺度参数指数采样和WLV指标，实现了针对历史土地利用数据局部变化的尺度自适应分割，进而实现了在历史影像辅助下的土地利用数据库自动更新。以珠江三角洲海岸带区域的2005年、2010年的SPOT5影像和2005年土地利用数据库进行了对比实验验证。结果表明，在不损失常规方法精度前提下，有效地解决了人工设定尺度参数的问题，实现了土地利用数据库自动更新。　　(6)提出一种基于无人机高分遥感影像的农村空废住宅自动识别方法。我国快速城镇化一方面侵占了大量农田，另一方面农村大量出现空废住宅，致使人地关系趋紧。在评估和整治这些“空心化”的村庄时，低成本、高效识别这些空废住宅成为一个关键性问题。基于无人机高分遥感影像和矢量地籍数据，在多尺度-等级斑块结构建模理论的指导下，对住宅庭院构建两个层次的等级斑块结构模型，进而通过分类和统计庭院不整洁区域比例，实现空废住宅的识别。实验以山东省禹城市东店村-西店村为案例，结果表明该方法能够以较高的精度实现空废住宅的识别。　　(7)提出一种基于高分遥感影像的海水筏式养殖区域提取方法。近岸筏式海水养殖区在遥感影像中成像信息微弱，当大范围提取时，极易与变化的背景水色混淆。在视觉注意模型的启发下，提出一种基于对象的NDVI视觉显著度特征，在以上研究的尺度参数与分割对象数量呈线性关系的基础上计算最佳分割尺度参数，进而有效地实现了海水养殖区提取。实验以福建省罗源湾的GF2多光谱影像为案例，结果表明该方法能够有效地消除近岸海洋背景水色变化带来的影响;　　总体而言，多尺度-等级斑块结构建模为GEOBIA提供了一个更为完善的遥感影像分割理论，结合尺度参数指数采样和局部方差指标可有效实现自动建模，为挖掘高分遥感中丰富的空间信息和目标组合信息提供高效的模型，在高分遥感影像解译中具有非常大的潜力。