遥感平台和传感器技术快速发展，影像的空间分辨率显著提高，这为影像解译带来了新的挑战。基于对象的影像分析是高分遥感影像解译的主要方法，其发展远落后于硬件技术，关键在于难以解决分析尺度的问题。本课题拟以尺度集理论为指导，以影像多尺度分类为应用突破点，研究“基于区域的影像多尺度建模—基于知识的影像解译”的分析模式，为解决基于对象影像分析的尺度问题提供新的思路。本项目研究内容包括：首先研究顾及特征随尺度变化规律的遥感影像多尺度建模方法，实现区域的多尺度表达；然后研究尺度集框架下的区域特征挖掘与分类策略，实现区域的多尺度分类；最后研究区域的最优尺度计算模型，实现逐区域的最优尺度分类结果选择。课题提出基于尺度集的全新的影像解译模式，为尺度问题的解决开辟了新的途径。课题研究成果可有效提升高分辨率遥感影像解译效率和精度，挖掘影像价值，对推进高分辨率遥感影像在各领域的应用广度和深度有积极意义。