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本文为了更加合理地利用遥感影像的各种特征及其分类辅助信息，采用面向对象分类技术，通过分类后比较，获取城市地表的动态变化信息，即图像的基本单元不再是单个的像元，而是具有丰富空间、纹理与邻域信息的有意义的特征对象，充分利用对象的各种特征对遥感影像进行分析和处理，从而提取出城市地表的动态变化信息。
主要的研究工作包括：
(1)利用多时相遥感影像进行面向对象分类时，由于太阳光照条件、大气吸收和散射、传感器响应等差异，使得相同地物呈现出不同的光谱特征，加大了面向对象分类的难度。为了使相同地物呈现相似的辐射特征，给多时相遥感影像制定一套统一的分类规则，提出了一种改进的ASCR相对辐射归一化方法(Improved Automatic Scattergram—Controlled Regression)，弥补现有辐射归一化方法的不足，为后续的面向对象分类提供有力的数据支持。
(2)为了充分利用地物的光谱、空间、纹理等特征，同时考虑到地物的多尺度特征，提出了一种新的基于多尺度分割和多特征组合的土地覆盖分类方法。根据城市地表景观的多尺度效应，基于多尺度分割技术找到各种地理实体的最优观测尺度。然后根据各类地物在该尺度下的各种特征进行分类，为后续的土地利用变更研究提供了基础。
(3)通过矢量叠加分析，能够直接得到包含变化位置、变化数量和变化类型的矢量专题图，分析的最小单元仍然为独立的对象。