基于对象的遥感图像分析（Object Based Image Analysis, OBIA）是近年来在地理信息系统（GIS）与遥感领域内快速发展的一种技术方法。该方法旨在从高分辨率遥感图像中识别和提取具有实际意义的地物对象，同时融合图像处理与GIS功能，以便在集成环境中利用光谱和上下文信息。与传统的像素级分析相比，OBIA更侧重于从图像中界定出由多个像素组成的实际地物对象，这在很大程度上提高了图像分析的精度和实用性。
### 基于对象的图像分析发展概述
OBIA的概念并非一蹴而就，其发展历程可追溯至上世纪70年代。随着遥感技术的发展，尤其是高分辨率卫星和航空影像的广泛应用，传统的像素级分析方法逐渐暴露出局限性，尤其是在处理复杂地形和地物时，单一像素往往无法准确反映地物的真实属性。因此，研究者开始探索如何从图像中提取具有物理或地理意义的对象，从而提升分析的准确性和效率。
### 图像分割：构建对象的基础
在OBIA中，最常用的方法是图像分割（Image Segmentation）。图像分割是一种将图像划分成若干区域的技术，每个区域代表一个可能的物体或地物类型。这一过程通常基于相似性的度量，如颜色、纹理和形状等特征，将相邻且具有相似特性的像素聚类为同一区域，进而形成具有物理意义的“对象”。图像分割技术的发展，为OBIA提供了坚实的基础，使其能够有效处理复杂的遥感数据。
### 高分辨率影像的多尺度分析
高分辨率遥感影像不仅支持更精细的地物识别，还为多尺度分析提供了可能。多尺度分析是指在同一图像中，根据不同分辨率下的信息进行多层次的分析，这对于理解和解释复杂的地表结构至关重要。通过调整图像分割的尺度参数，可以获取不同大小和形状的地物对象，从而实现对地表特征的全面理解。
### OBIA的集成应用
OBIA不仅仅是图像分析的一种技术，更是GIS科学中的一个重要分支。它将图像处理和GIS功能相结合，实现了光谱和空间信息的综合分析。通过将OBIA结果与GIS数据库中的其他数据集结合，可以进行更深入的空间分析，如土地覆盖变化监测、城市规划、环境管理等领域。
### OBIA文献综述
自2000年左右开始，OBIA领域的研究迅速增长。通过对大量文献的筛选和分析，可以看出，在OBIA发展的初期，“灰色文献”占据主导地位，包括会议论文、技术报告等非期刊文章。然而，随着时间的推移，经过同行评审的期刊文章数量显著增加，表明OBIA研究正逐渐获得学术界的广泛认可和重视。
### 结论
基于对象的图像分析（OBIA）作为一种先进的遥感图像分析方法，通过图像分割技术和多尺度分析，能够有效地从高分辨率遥感影像中提取具有物理或地理意义的对象，为GIS和遥感领域的应用提供了新的视角和工具。随着技术的不断进步和研究的深入，OBIA在地理信息科学中的地位将更加稳固，其在实际应用中的潜力也将得到进一步挖掘。
