文献综述（或调研报告）：
(一)前言
卫星遥感是人类观察、分析、描述所居住的地球环境的有效手段（陈述彭，2002）。随着图像空间分辨率的提高，同类地物内部光谱差异逐渐增大，基于像元光谱统计的自动分类计数已经不能满足当前遥感图像信息提取的要求，成为制约高分辨率卫星数据实际应用的主要瓶颈。面向对象的图像分析方法为高分辨率遥感图像信息提取提供了新的思路，其核心问题在于实现精确的图像分割和对象分类。高分影像中地物对象的分割和分类是当前国内外的研究热点，它使后续的分析与应用能直接针对同质的对象区域进行，与基于像元的分类计数相比，地物对象的分割能有效提高识别的精度和效率。
作者总结近年来在遥感图像面向对象分类方法的研究成果，突出多尺度分割、模糊分类技术等特色，深入分析国内外相关研究进展，从分割方法、分类方法等方面系统地论述面向对象的高分影像数据用地分类。
(二)多尺度分割
从20世纪60年代开始，人们就对图像分割进行了大量的研究，至今已经提出了上千种针对各种应用的分割算法（Zhang，1994）。图像分割一般是基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性或相似性。因此图像分割方法可以相应地分为两大类：基于边界的方法和基于区域的方法。前者如边缘生长、边界检测，后者如阈值分割、区域生长、区域分裂和合并等（Gonzalez，Woods，2002）。通过对各种图像分割算法进行分析（N.R.Pal，S.K.Pal，1993,；Zhang，1997）可以发现，目前图像分割领域的两个明显特点：一是仍然不存在通用的分割算法；二是合适的分割算法越来越依赖于先验知识的应用。
1999年，针对高空间分辨率遥感图像的分析软件eCognition研制成功。该软件采用分形网络演化方法（FNEA），被认为是一种有效利用光谱信息和空间信息的分析方法（Hay et al.,2003）。近年来有大量相关研究工作的报道，或者直接利用eCognition软件进行目标识别（Baatz,Schape,1999），或者在eCognition软件辅助下进行面向对象分类方法的探讨（Geneletti,Gorte,2003）。该方法的主要缺点是多尺度的对象表达不能确定哪一个尺度分割是合理的。因此，遥感图像分割的关键问题在于获得符合地物内在尺度的分割，黄慧萍（2003）、黄慧萍和吴炳方（2006）就此探讨了面向对象图像分析中的尺度问题。
多尺度分割是为提取影像对象所开发的一个分割算法，基于邻近像素亮度、纹理、颜色对图像进行分割，通过合并相邻的像素或小的分割对象，在保证对象与对象之间平均异质性最小、对象内部像元之间同质性最大的前提下，基于区域合并技术实现影像分割（eCognition Developer UserGuide，2014）。该算法起始程序是从单个像素尺寸大小的对象进行的，并把它们按照同质性定义的尺度参数循环重复归并到要一个较大的单元，在此过程中不能超过尺度阈值。在每次循环中处于对象层的所有对象都将被使用一次，循环执行直到不能再次归并为止，是一种典型的自下而上（bottom-up）的方法。
多数多尺度分割尺度参数的确定都由个体实验反复试验所得，在玉树结古镇灾情动态监测研究（杜柯磊，2016）中红、绿、蓝三个波段被赋予相等权重，通过不同分割参数产生的分割结果的影像特征的对比，可明确区分各类且不太过破碎；城市规划动态监测技术研究（谷宁，2007）中则强调红色波段比重上升，光谱因子比重应更大。Brenner,.（2012）采用Landsat TM5 数据对墨西哥索诺拉沙漠的牧场进行分类，表明采用多尺度分割方法是一个迭代的过程，基于已有参考图判断分割边界何时能与已有参考图图斑边界重合程度最大，确定此时分割尺度；Flanders,.(2014)对加拿大森林遥感信息提取的相关研究也提及，当形状因子宜偏大时，但ETM 中的波段1-5和7都应赋相等权重来弥补分割对象中颜色比重的不足，同时也强调紧致度。
在多尺度分割的基础上，还可以利用光谱差异分割来优化分割结果，这种方法不是基于像素层来创建新的分割层，它仅仅是一种分割优化手段，需要在已有分割算法得到的分割结果基础上，通过分析相邻分割对象的亮度差异是否满足给定的阈值，来决定是否将对象进行合并，减少分割对象的数量（eCognition Developer UserGuide，2014），尤其适合第一步多尺度分割时尺度参数设置较小，实现对影像的过分割，然后第二步采用光谱差异分割，对过分割的现象进行一定的改善，与建立多个分割层、手工逐次试验目视得出最佳分割参数相比，这种优化手段更适合作为一种技术流程来推广，即普适性相对更高，可推广性相对更强。林先成等(2010)采用QuickBird影像对成都平原进行分割，得到一系列与地物密切相关的影像对象，通过采取影像对象内部亮度标准差均值最小、影像对象亮度均值标准差最大的方法来确定最佳分割尺度。
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