本文以Spot5高分辨率卫星遥感影像作为数据源,以福建省长汀县为试验区,开展了对长汀县2010年Spot5高分辨率遥感影像的多尺度分割和地物信息提取的研究。首先,针对Spot5卫星遥感影像的特点,进行遥感影像的预处理。然后对影像进行多尺度分割,确定最合适的分割尺度和形状因子、紧凑度因子设置值,得到适宜各地物信息提取对象,并根据不同分割尺度确定各地物类别的分类层次。最后,结合使用模糊数学分类方法和最邻近分类方法得到分类结果,并使用混淆矩阵对分类结果进行精度分析。得到如下结论：(1)多尺度分割参数设置上,“尺度”为150时对河流、道路和工厂厂房能够呈现比较完整且均质的对象；“尺度”为50时建筑物、耕地和植被覆盖地等呈现比较理想的分割对象。(2)分割参数试验中当形状因子设置为0.2,紧凑度因子设置为0.5时,分割的影像对象最为理想。(3)植被覆盖地信息提取模糊规则为“标准化植被指数”>=0.06且“亮度”<89,水体信息提取模糊规则为65<“近红外波段的光谱均值3”<78.3,道路信息提取模糊规则为0.3<“密度”<1,农田信息提取模糊规则为-0.006<“标准化植被指数”<0.09,建筑用地信息提取规则为1<“边境指数”<1.82且0.03<“纹理同质性”<0.13,对剩余未能很好提取的类别选取训练样本进行最邻近分类法进行提取。(4)最后将提取结果以长汀县2011年国土调查数据为参考进行精度评价,得到总体分类精度93.73%,Kappa系数为0.77。