城市是人类活动最密集、最活跃的区域。为了适应现代城市问题研究手段从定性到定量发展的需求，遥感技术已应用于快速、准确地获取城市空间信息中。传统的遥感数据分析方法，以基于像元的分类为主。在实践过程中，此种方法存在分类精度低、可获取的信息含量低、“椒盐效应”等缺点。基于地块(基元)和对象(图像对象)的分类方法，先后被提出用于改进传统的基于像元的方法，并取得了较好的效果。随着面向对象的理论从上世纪80年代中后期被引入地理信息科学领域之后，逐渐应用在GIS开发、空间数据库设计和地理空间表达中。面向对象作为一种表达、模拟和抽象现实世界的基础范例，被证明是解决现有的环境建模、决策支持和知识发现等高级GIS功能中存在问题的一种有效方法。当前，在面向对象的城市空间信息遥感分析研究领域，还存在以下不足：以基于对象的遥感图像分类为主、很少用于分析从中获取的信息；理论框架还不完备；支撑面向对象研究的算法和软件模块仍然缺乏。为了解决以上问题，在面向对象的概念体系下，本文尝试系统地研究使用遥感图像进行城市空间信息分析过程中所涉及的理论、方法和应用等方面的问题。本研究的主要工作和成果有以下五个方面：一、研究了面向对象的内涵。本研究认为，面向对象不仅是一种程序开发方式，更是人类认知世界的一种表达体系和范例；在地理学中，面向对象不仅是一种遥感图像分类方法，更是地理空间实体的一种基本表达方式。这种“面向对象”的内涵，可以扩展原有遥感应用中“面向对象”的使用范围。并且，在这种内涵的基础上，面向对象体系的抽象机制、继承机制、封装机制和多态机制都可以使用在面向对象的地理空间实体的表达中。二、以人类的地理空间认知为基础，总结了面向对象的地理空间表达对于“离散对象”和“连续场”两类地理空间实体不同的表达能力。并提出面向对象的地理空间表达与人类的地理空间认知方式更加一致，是对于地理空间实体更高层次的一种表达方式。三、本研究对图像对象、地理空间对象和城市空间对象做出了明确界定，并详细说明了三者间的区别和联系；总结了地理空间对象识别的三准则：边界、属性和尺度；提出地理空间对象和城市空间对象由身份、状态和行为三部分构成，对应的形式表达为标识、属性和关系。本研究总结了地理空间对象和城市空间对象中所包含信息的三个维度：专题、空间和时间；详细说明了组成地理空间对象和城市空间对象的专题属性、空间属性、时间属性和专题关系、空间关系和时间关系。在以上理论研究的基础上，一个通用的基于面向对象理论的城市空间信息遥感分析的总体框架被建立。四、实现和改进了识别对象、计算对象属性和确立对象之间关系等环节所需要的方法。这一系列的方法，全面涵盖了基于面向对象理论的城市空间信息遥感分析中从数据处理到信息获取的整个流程。包括用于对象识别的连通区域递归标注算法、形态运算(封闭运算、填充运算和裁减运算)、对象内边界、外边界和扩展边界追踪算法、对象的二维形态属性和三维形态属性的计算算法。本研究还归纳了对象之间专题关系、空间关系(包括拓扑、“类拓扑”、邻近和方向关系)和时间关系的确定方式。本研究对于方法和算法的改进主要有三点：1)提出使用两个对象共同边界与参考对象周长的比值来反映两个对象之间的紧密程度；2)提出了计算城市空间对象之间距离的算法；3)归纳了对象变化的10种场景和判断准则。五、本研究成功地将相关的理论和方法应用在了城市要素分布调查与变化分析中。在城市要素分布调查的实例中，本研究提出了一种新的使用机载LiDAR数据和高分辨率遥感图像，面向对象的两阶段城市景观要素分布信息的提取方法。通过对美国休斯敦中心城区城市景观类型的识别，证明了这种方法能够获得较高的分类精度并能获得更为丰富的信息。在城市空间变化分析的实例中，本研究提出了一种“面向对象的城市增长空间格局类型分析”的新方法。在此应用实例中，城市空间对象的属性和它们之间的关系被综合使用，以识别城市增长的空间格局类型。本研究使用了C++编程语言实现了相关算法，并开发了一个基于ArcMap的扩展模块用于面向对象的城市增长空间格局类型的分析。这种方法已经成功地使用在对1992年到2001年美国College Station地区城市增长类型的检测中。这些应用实例证明了本研究所确立的理论框架和研究方法可行并有效，为城市空间信息的分析提供了一种崭新的、有力的研究手段，具有广阔的应用前景。