遥感技术的发展使我们能够获得极其丰富的信息,近年来遥感技术在影像处理的方法上不断改进,尤其是面向对象技术的引入,使得遥感影像分类处理突破了单一传统的基于像元的分类方法。同时,遥感技术对地物的分类识别被越来越多的应用到土地利用/土地覆盖的研究中,并取得了一定的成果。本研究以高黎贡山南段为研究对象,利用TM遥感数据,通过图像预处理、地形校正、图像增强与特征提取、多尺度分割、图像分类等技术环节,对高山峡谷区自然保护区及周边土地利用/土地覆盖信息进行提取研究,探索高山峡谷地区利用遥感数据为信息源快速获取土地利用/土地覆盖的有效方法。并利用1987年、1997年、2006年三期分类结果图分析该研究区内近20年间土地利用/覆盖变化情况,为该地区环境综合研究提供基础信息。研究的主要内容和研究结果归纳如下:(1)本文主要应用面向对象的理论知识,通过多尺度分割,统计影像对象的光谱属性,分析影像对象之间内在的关系,利用最近邻法对影像进行分类,得到分类结果,并用野外采样数据进行精度验证。(2)对传统基于像元的分类方法的研究表明其对噪声比较敏感,在高分辨率影像中,影像图斑更加破碎,在不考虑领域像元的情况下,对单个像元的分类往往导致椒盐效应产生。同时,训练样本的选择对分类结果也有很大的影响,不同训练样本,得到的分类结果会有很大的差异。(3)评价结果表明本研究采用的面向对象的分类方法具有良好的分类效果,较传统的只采用像元的分类法具有比较明显的优势。总体分类精度达到了88.6%,Kappa系数为0.838。比传统的基于像元分类方法的总体精度提高了14.9%,Kappa系数提高了0.22。与传统基于像元的土地利用现状信息提取结果相比,各类别之间混分现象明显减少。可见,以原始的TM3、4、5为主,并加入特征提取所需相关知识的面向对象分类方法在研究区地类的分类中是可行的。从影像分析的发展趋势来看,面向对象的影像分析方法将不可抵挡的改变着人们的常规思维方式,将会最终取代基于像元的遥感影响分析方法。(4)通过研究区土地利用/土地覆盖统计分析,结果表明研究区以林地为主,且多分布在保护区内,保护区外以农地为主;通过研究区土地利用/土地覆盖变化分析,结果表明研究区保护区内林地保护较保护区外好,说明高黎贡山自然保护区现行的保护措施是有效的。研究表明遥感技术适用于高山峡谷自然保护区及周边土地利用/土地覆盖的调查,可以用于评价保护区现行保护措施是否有效,且获得的数据可以为保护区保护措施、资源开发模式的制定等奠定坚实的基础。