景观要素是风景环境重要构成内容,多以绿化植被要素为基质,人工、自然景观要素高度复合,是数字化风景园林调研与分析、规划与设计等科研工作的基础内容。相关研究正在由感性走向理性,由定性发展至定量,由读图分析与认知发展至高精度、像素化影像分析与算法描述。运用新兴遥感影像解析技术精准研判地表景观要素,结合算法创新实现遥感影像数据的自动识别与精度提升,是当代数字景观遥感研究关注的问题。本研究以参数化风景园林耦合理论为依托,结合高分遥感影像、数据分析、智能图像识别技术研究进展,聚焦景观环境规划设计前期开发与深化设计中的景观要素数字化识别现实问题,利用eCognition遥感分析平台进行景观要素量化解析研究。研究结合溧阳松岭头茶文化园规划设计案例,基于资源3号卫星多光谱融合遥感影像数据,采用面向对象分类方法（OBIA）对影像进行解译试验,运用光谱异质性指数和NDVI指数等遥感影像解译指数构建地表景观要素分类特征,通过CART决策树等算法探索与创新,量化提取出乔木、灌木、地被、滩涂、建筑、道路、裸地、水体、茶园和竹林共10类地表景观要素信息,并对解析精度进行回归分析与量化评价,以期科学地呈现研究案例地表景观要素分布情况。论文同时结合地表景观要素分析结论,运用参数化规划设计方法深入解析,进行了溧阳松岭头茶文化园项目规划设计研究与实践,对相关技术的实践应用能力进行验证。本项研究为景观调研、分析、设计、评价提供了一种数字景观背景下,基于eCognition的风景环境地表景观要素高分遥感影像解析量化分析方法,形成了一种应对风景园林遥感研究与工程实践需求,具有高光谱、高精度、大尺度特点,且具有可借鉴、可发展潜力的遥感分析专项技术。