从遥感影像中通过分类技术提取土地覆被/利用基础数据，并将其进行尺度转换服务于地学模型和应用是地学研究中两项基础而又重要的研究内容。当前，遥感土地覆被/利用信息提取研究面临的重要挑战是如何将分类专题过程和尺度转换合相结合获得地学应用所需尺度（空间分辨率）的分类数据。遥感影像中的混合像元是影响分类和尺度转换的主要因素。超分辨率制图技术是一种用于解决混合像元分类和尺度转换的全新技术，其是将低分辨率的软分类结果降尺度到多种尺度下的更高空间分辨率的硬分类图。尽管国内外学者已提出了诸多超分辨率制图方法并取得了较好的应用效果，但其效果依然受限于从像元级软分类结果提取的输入数据。一方面，在超分辨率制图结果中常会遇到“椒盐效应”和结构难以保持等问题，而这类问题的根源在于像元级分类天生的难以有效利用结构、形状、纹理和空间关系等信息的缺陷。另一方面，新型的基于对象分类技术能有效解决像元级分类的这些问题，而超分辨率制图目前依然停留在仅使用像元级的软分类信息，从而使超分辨率制图的发展落后于传统的分类技术。因此，本文致力于将先进的基于对象分类特征融入到超分辨率制图中，改善和突破当前超分辨率制图的困境，提升超分辨率制图的效果。围绕将对象特征融合到超分辨率土地覆被制图中的这一目标，本文开展的主要研究内容包括:　　(1)综合亚像元级和像元级空间相关性的超分辨率制图。超分辨率制图依赖的一个核心原理是地理学第一定律——空间相关性。目前主要有两类方式:亚像元级空间相关性和像元级空间相关性。缺乏像元级特征的亚像元级空间相关性信息虽能有效描述局部细节却难表达结构性的信息，缺乏亚像元级特征的像元级空间相关性信息虽能够保持结构性特征却难保持局部细节特征。因此，提出一种综合亚像元级和像元级的空间相关性特征的超分辨率制图方法，将这两种空间相关特征进行优势互补，构建综合亚像元级和像元级的空间相关性特征。　　(2)对象边界约束的超分辨率制图。目前，超分辨率制图是在各像元的类别比例约束下进行亚像元类别标记，其忽略了邻域信息及其地物的结构性特征。因此，提出一种对象边界约束的超分辨率制图方法，突破仅以像元为基本的类别比例约束单元，而是以对象边界圈定的一组像元为基本的类别比例约束单元，将整个对象作为一种新的结构性约束融合到亚像元类别标记过程中。　　(3)基于对象特征的超分辨率制图。高分遥感影像具有光谱局限性而知识特征丰富特征，其比较适用于基于对象的分类技术，但由于混合像元和欠分割等问题导致分割对象中往往包括纯净对象和混合对象。目前，超分辨率制图研究中还缺乏对混合对象进行处理的有效手段。因此，提出一种基于对象特征的超分辨率制图方法，用于处理高分影像基于对象分类后产生的混合对象超分辨率制图问题。　　(4)综合像元级和对象级特征的超分辨率制图。最新的许多研究表明，在基于像元分类中低分遥感影像过程中，融入对象特征能在充分利用中低分影像丰富光谱特征的同时根据对象信息去除“椒盐效应”和保持地物结构特征;而在基于对象分类高分影像过程中，通过加入像元级分类信息能在去除“椒盐效应”和保持地物结构特征的同时能有效保留住被“欠分割”问题视为噪声的小斑块地物细节。因此，提出一种综合像元级和对象级特征的超分辨率制图方法，将像元级和对象级特征进行综合考虑，构建一种通用的能同时处理基于像元分类中低分影像面临的混合像元和基于对象分类高分影像面临的混合对象问题。　　(5)遥感影像的超分辨率制图应用。面向实际应用，利用本文所提方法对16米的GF-1WFV影像进行超分辨率制图得到8米的分类图，将其与同等的8米GF-1PMS影像直接硬分类结果进行一致性对比获得相对精度，从2米的融合影像中获得验证样本计算绝对精度，从而评价超分辨率制图在具体应用中的价值。　　本文的创新点主要包括:(1)提出了一种全新的将对象特征融入到超分辨率制图中的研究思路，以突破当前超分辨率制图研究仅以像元级软分类结果面临的困境;(2)针对仅需基于像元级软分类结果的超分辨率制图，提出了一种综合亚像元级和像元级空间相关性的超分辨率制图方法;(3)提出了一种基于对象特征的亚像元类别隶属度估计方法和一种基于对象的亚像元类别标记方法，用于解决目前无法对基于对象的软分类结果面临的混合对象超分辨率制图难题;(4)构建了一种通用的能同时处理基于像元分类中低分影像面临的混合像元和基于对象分类高分影像面临的混合对象问题的综合像元级和对象级特征的超分辨率制图方法，增强了超分辨率制图技术的普适性。