新型传感器的不断研制为土地利用分类提供更多更合适的信息源和新分类特征，同时也对传统计算机分类方法提出更大的挑战。本文应用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，应用了革命性的分类技术——面向对象的分类方法。 本文结合高空间分辨率遥感影像特点，充分利用面向对象分类技术的优势，主要围绕以下几个方面进行研究和阐述： (1)全面介绍了面向对象影像分析技术。本文详细讨论以遥感影像分析为目标的多尺度影像分割技术以及模糊数学分类技术。 (2)提出面向对象分类中不同类别提取的最优分割尺度，即针对一种地物类别而言，影像对象多边形既不能太破碎，也不能边界模糊的分割尺度。 (3)在利用NDVI提取整个植被后，选取每个植被类型的样本，应用灰度共生矩阵计算具有代表性的六个纹理特征量，找出最大差异的纹理量，作为分类特征量对植被进行进一步的细分。 (4)对植被进行分类后，本文采用定量的精度评价方法。利用研究区土地利用现状更新调查数据库(1:10000比例尺)作为参考依据，研究区范围内监测图斑与土地利用数据库相应地类图斑面积进行对比，包括计算结果抽样比较、图层叠加直观比较等。