国内外遥感技术快速发展,遥感数据的质量和数量都有了飞跃性的提高,人类已经进入遥感数据爆炸时代。高分辨率的遥感图像不仅具有丰富的光谱信息,而且空间布局清晰,几何结构明显,已经成为遥感技术应用的主要数据。高分遥感影像场景的识别是很多遥感应用的基础,实现高分遥感影像典型复杂场景的快速自动识别在军事、救灾等领域有十分重要的意义。国内外已有研究将基于中层特征的词包模型场景表达方法引入高分遥感影像场景识别中,但是还很少有研究将新兴的基于生物视觉机理的语义图像表达方法运用到这一领域。本文顺应场景表达方法的研究趋势,系统深入地研究了人类早期视觉阶段场景识别中的汇总统计机制。在此基础上提出了一种新的语义图像场景表达方法——汇总统计方法,并运用到对高分遥感影像场景的识别中。该方法提取场景的4种典型的汇总统计特征:场景的平均方向信息、场景杂乱度、感知的场景变化程度以及场景目标的平均大小,形成对场景全局属性比较完备的描述,较好地模拟了视觉系统快速识别场景时的汇总统计机制。为了验证汇总统计方法的有效性,实验首先对两个遥感数据集进行分类实验,包括高分遥感影像典型的复杂场景图像,并与Gist、BOW表达方法比较,分类的精度相对较高。然后实验用汇总统计方法对非遥感图像进行了分类实验,分类精度也有一定提高。证明了本文的汇总统计方法对场景有较好的描述效果,在一定程度上模拟了视觉系统的场景识别功能。