遥感在城市领域的应用,逐渐从环境、生态、资源利用等方面转向社会经济领域,其中比较成功的研究是利用遥感手段进行人口估算,但在收入水平等社会经济指标方面的研究尚在探索阶段。本文主要研究高分辨率遥感影像分类方法和其他数据的方法,并将居民的收入水平作为社会经济主要指标,城市区域居民收入水平与遥感影像的纹理特征、其他相关的自然社会经济因子相关,本研究可以从高分辨率遥感影像中建成不同类的模型。研究通过一定的方法对中美两国典型城市的居民收入水平进行估算并比较,检验所建立的估算模型的精度、鲁棒性、可用性以及实际应用的适应性。研究基于高分辨率遥感影像、矢量图以及居民收入数据等多源数据对城市居民收入水平进行建模,对于揭示城市空间特征和社会经济因素之间的关系,推进遥感手段在社会经济领域的进一步应用具有重要的科学意义和应用价值,研究内容主要包括:(1)城市区域的高分辨遥感影像分类方法研究,研究实现了城市社区的分类、小波变换纹理特征的提取和训练样本纹理特征分类研究。从而对整个研究数据区域的的经济收入进行分类,为后面的经济收入模型估算提供了特征数据,并比较不同的小波变换下特征提取不同对模型建立的区别和精度。(2)基于多源数据的城市区域收入水平估算模型,包括统计分析模型研究、人工神经网络模型研究模型精度和模型精度的评价,实现了模型预测研究区域的经济收入。(3)城市区域收入水平估算模型在中美两国应用的差异性研究,其中包括:高分辨率遥感影像的城市尺度社区分类对比分析研究、城市区域收入水平估算模型对比分析研究、城市区域收入水平分布规律对比分析研究。