随着我国遥感技术的发展,目前已经可以获取亚米级多光谱综合光学遥感数据,高分二号卫星遥感数据既是典型代表。高分二号遥感数据全色波段的分辨率最高达到0.8米,多光谱分辨率达到3.2米,并具备高定位精度、高辐射精度以及快速机动响应能力等特点。当前是我国城镇化建设高速发展阶段,城市地理信息获取与数据的及时更新,是进行城市精细化管理的重要基础工作。高分二号数据应用于城市地物识别与精细分类可以大大提高信息提取精度。高分数据空间信息丰富,但光谱分辨率低而且光谱信息较弱,光谱统计特性相对于中低分辨率影像稳定性较低。同样高分二号数据波段少,光谱信息不充分,用于像元级的分类方法,光谱信息“同谱异物”会影响分类结果。所以基于高分二号城市地物分类研究,应该选取适当的方法尽可能规避数据劣势,应用数据优势,本次研究采用面向对象的分类方法。面向对象的分类方法,处理的基础单元不再是像元,而是像元根据一定的规则分割尺度生成的对象。在不同层次生成对象可以建立对象间的拓扑关系,对象作为基础单元具备众多属性特征。对于属性特征进行良好的逻辑推理和特征组合,进而实现空间格局的判别分析及目标的精确划分。高分二号数据,数据量大、空间特性丰富、光谱信息不足,运用面向对象的分类方法可以更多的利用数据几何和结构特征。加之城市复杂的社会属性决定了,地物类别繁杂多样,地物尺度大小各异,面向对象的分类方法发挥数据高空间分辨的优势,充分利用其丰富的地物空间信息,将目标的的空间布局、纹理特征、几何特征、光谱特征等信息用于分类过程。运用面向对象的分类方法避免了椒盐、噪声、大量错分出现在分类结果中,能够获得有较好的分类效果和较高分类的精度。面向对象的分类方法针对特定的数据及目标,建立好合理的目标提取层次、规则及流程保证提取效果,可以应用于大量数据得到一劳永逸的效果。此法面向的对象和流程也是更接近人脑的分析方法,过程容易理解,参数易于调节。所以说面向对象的分类方法很大程度上减少人工解译,是一种自动化、智能化的方法。本次研究基于高分二号遥感影像面向对象的分类法对城市地物信息进行分类提取。主要的研究内容有:高分遥感影像预处理、面向对象的理论概述、面向对象分割方法、面向对象分类方法、分类规则层级构建及分类精度评价比较等。研究区数据选取北京市东城区的高分二号遥感影像进行方法效果验证。数据预处理采用ENVI软件进行,后续数据导入eCognition软件进行面向对象的方法分类提取城市地物信息。最后运用ARCGIS软件将获取的栅格图分类结果进行矢量化导出,矢量图入库管理。运用面向对象的方法对研究区城市地物信息提取精度,总体精确度达到91.15%,kappa系数0.8893。客观地证实了面向对象方法的优越性和研究方法的可行性,具有研究意义。