在国土资源调查工作中,遥感影像越来越成为一个重要的数据源,尤其是高分辨率遥感影像,但由于高分辨率影像自身的特点,面向对象的遥感影像分类技术得到了广泛的应用,该分类技术中最为基础的部分是影像分割,分割所得到的对象是进行后续分类的数据源。本文选择北京奥园体育俱乐部西侧为研究区域,研究区内主要地物有房屋、道路、草地、沙地、水塘等;选用的遥感数据为World View-2影像,在回顾总结前人研究成果和借鉴相关领域研究结论的基础上,对高分辨率遥感影像在影像分割前是否有必要进行适当的去噪处理进行了讨论,对辅助遥感影像最优分割尺度选取的分割质量评价指数进行了修正,并通过实验进行验证。本文研究成果如下:1、使用基于局部标准差的影像噪声评估方法对影像的噪声水平进行了评估并使用基于压缩感知的影像去噪技术实现了在保留影像主要结构的基础上的影像去噪,影像质量的到明显提高,有效地避免了噪声信息对后续分割操作的影响;2、本文在高分影像处理流程上进行了优化,使用影像的第一主成分作为分割影像,从一定程度上去除了影像中的冗余信息,突出了影像主要特征,并且消除了影像多维信息给影像分割带来的不确定性。3、在对影像进行分割时,采用了本文修正的分割质量评价指数对每次分割结果进行评估,并以评估结果为依据,指导最优分割尺度的选取。修正后的指数采用比值形式,分子和分母分别指示分割影像的内部同质性和外部异质性,分子是面积加权的相关系数之和,分母是APLE。对比原评价指数(面积加权的标准差之和与Moran’s I的加权相加),新的评价指数在客观性和灵敏性上均有所加强,取得了良好效果。