1. 研究目的与意义（文献综述）
遥感技术的发展使得遥感影像的空间分辨率越来越高，高空间分辨率的影像在研究土地利用/覆盖中的应用也越来越广。高空间分辨率遥感影像比中、低空间分辨率的影像具备了更多的空间细节信息，但是目前高空间分辨率遥感数据应用效率却不高。一个重要的原因就是传统的遥感影像分类方法是基于像元的分类方法，不能有效地提取出影像中的空间纹理信息[3]。
面向对象的分类方法是以影像对象为基本处理单元,对象是与像素相对应的影像分析实体,是由同质的相邻像素集合组成,其大小由影像分割尺度与影像空间结构决定[11]。面向对象方法克服了传统分类方法的两个缺陷：几乎所有的传统分类方法均基于像元级的处理；不同的影像目标处理均在同一尺度层次内进行。面向对象分类方法的这两种特征使得影像分类能充分利用影像的多种信息，分类结果更合理，也更适合于高分辨率遥感影像的分类[4]。
元胞自动机（ca）是一种时间、空间、状态都离散,空间上的相互作用和时间上的因果关系皆局部的格网动力学模型,它（自下而上）的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的并行计算能力、高度动态特征及具有空间概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空演化方面具有很强的能力,充分体现了复杂结构来自于简单子系统的相互作用这一复杂性科学的精髓,非常适用于具有复杂时空特征的地理系统模拟,现已成为城市土地利用空间演化模拟的重要工具与研究热点[5]。传统的栅格ca具有数据结构简单、计算效率高等特点,但是由于栅格ca的元胞呈规则排列,邻居的划分方式相对单一和固定共且存在尺度依赖性,使得栅格ca在较真实地表达不规则研究区的土地利用变化过程中存在一定的不足,限制了栅格ca模拟复杂地理现象的能力[6]。对于传统标准ca来说，主要存在以下几个问题:（1）空间划分即空间分辨率的确定，在多种地理实体共存的系统中，不同的实体有着不同的空间尺度，（2）精度[2]。同时,我国地理元胞自动机模型的研究也存在着一些不足和需要改进的地方,地理元胞自动机与模型gis的集成研究应进一步深化[1,7,8]。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：
根据高分辨率影像的特点,面向对象的遥感影像分类方法应运而生"面向对象的分类方法首先对遥感影像进行分割,得到同质对象,再根据遥感分类或目标地物提取的具体要求,检测和提取目标地物的多种特征(如光谱、形状、纹理、阴影、空间位置、相关布局等),利用模糊分类方法以达到对遥感影像进行分类和目标地物提取的目的"面向对象方法具有两个重要的特征:一是利用对象的多特征,二是用不同的分割尺度生成不同尺度的影像对象层,所有地物类别并不是在同一尺度的影像中进行提取,而是在其最适宜的尺度层中提取"面向对象分类方法的这两种特征使得影像分类的结果更合理,也更适合于高分辨率遥感影像的分类[13,14,15]。
尺度是人们认识地理空间及地理空间中各类地理实体的基础，尺度的改变直接影响着土地利用信息被观察"表达"传输和分析的详细程度[10]。
3. 研究计划与安排
2016.2.22-2016.3.11 了解选题的背景和意义，确定研究内容和技术方案
2016.3.14-2016.4.1 研究面向对象遥感技术与土地利用覆盖变化
2016.4.4-2016.4.8 收集研究所需的数据并进行预处理
2016.4.11-2016.4.29 完成系统设计
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 柯新利,边馥苓.地理元胞自动机研究综述[j].咸宁学院学报, 2009,3:103-106.
[2] 叶康保,胡石元.基于地理空间实体的矢量元胞自动机研究[j].科技资讯. 2006,16:165-167.
[3] 黄瑾. 面向对象遥感影像分类方法在土地利用信息提取中的应用研究[d].成都理工大学,2010.
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