亚像元是在混合像元分解的基础上进一步确定各类地物的具体空间位置.Atkinson 首次提出了亚像元定位的概念和像元空间分布相关性理论,以空间自相关最大的假定为目标函数进行求解,导致结果对线形地物定位不准确.因此不少研究考虑使用空间结构信息如地统计指标,马尔可夫随机场等,但是这类方法需要地物的先验结构知识. 本文提出了一种基于空间自相关和连通性的亚像元定位方法，该方法重点考虑线状地类的空间结构信息，对不同的地物设定不同的定位规则。线性地物需要考虑连通性和方向性，其他地类则只考虑空间自相关。从而将亚像元定位问题转化为优化问题求解，利用模拟退火算法获得最优解。通过模拟数据和遥感影像数据进行实验，结果显示本文方法能够显著地提高亚像元定位的精度，特别是对于道路，河流等线状地物不符合空间自相关假设的地类，能够显著提高定位精度。这也进一步证明了空间结构信息能够有效地改善亚像元定位结果。对低空间相关性的随机分布格局，使用空间自相关最大化的假设并不能得到很好的定位结果，因此需要引入更多空间结构信息辅助亚像元定位。在进一步的研究中，可以使用破碎度等景观指数改善模型精度。