随着当前地理空间信息应用的扩展与深入,不断激增的空间信息资源导致了严重的分布异构问题,实现空间信息资源在语义层面上的识别和组织显然是一个必然的研究趋势。不同领域在空间数据预处理过程中,由于观察背景和视角不同,对同一地理实体往往存在不同的命名方法,描述地理本体概念的特征属性集也存在很大的差异,无法顺利通过信息科学中的基于概念属性推理理论进行语义互操作。为此本文提出了一种基于面向对象遥感影像分析技术的地理本体推理机制,力图找到面向对象遥感技术和地理本体推理之间的结合点,解决地理信息的语义集成问题。本文首先应用面向对象遥感中的多尺度分割技术建立了影像层次等级网络体系,然后采用相关最优分割尺度选择模型实现领域本体系统到影像层的映射,并通过研究能表达一定语义信息的常用影像特征模型提出了一种基于多尺度分割技术,结合光谱均值、比值、归一化植被指数等影像特征模型的尺度转换机制,根据这种尺度转换方法建立了不同影像层间的语义特征联系。同时通过分析不同领域部门地类概念对应影像对象的特征属性建立了基于影像特征属性的地理本体推理规则,最终基于提取的规则建立了一个推理查询试验系统,验证了该理论方法的可行性。本文主要进行了以下几方面创新性的研究工作:(1)提出将面向对象遥感技术应用于地理本体推理研究中,为地理本体语义集成提供了一种全新的思路。面向对象遥感技术作为当前遥感领域研究的热点和全新方向,以对象作为影像处理的基本单元,能有效利用地物本身的形状、纹理、拓扑、上下文(2)提出利用典型影像特征结合多尺度分割技术的全新尺度转换机制,并对其进行了验证分析。(3)探索了建立基于影像特征的地理本体推理规则的方法和思路。本文以农林领域的林地和草地本体为例,从同一幅原始遥感影像的两个影像对象层分别解译提取了农林本体的概念集,归纳分析了适合每个本体概念信息提取的影像特征集及其特征值域,并在此基础上提取出了适合两个部门概念间进行语义推理的标准特征属性集,确定了农林部门概念间的语义联系,建立了一个基于影像特征规则推理的地理本体查询试验系统,验证了利用基于影像特征属性的推理规则实现语义集成的有效性。由于时间的局限,要建立适合所有领域本体概念语义推理的规则还需要大量的实验与进一步的研究。