随着卫星、航空等影像成像分辨率的提高，遥感图像中所包含的信息量也越来越丰富，在各行业中也得到了广泛的应用。遥感图像场景分类是遥感图像处理中的重要分支之一。随着研究的深入，有关遥感图像分析的理论和方法得到了长足的发展，从而产生了更多的特征提取以及分类的方法。选择何种特征提取以及分类方法对分类的结果具有关键的影响。本文提出了一种有效的遥感图像场景分类方法，可以有效地对遥感图像中的水域和陆地区域进行分类。在对图像进行粗分割的基础上加入区域合并处理并对区域进行分类，得到能够描述较大尺度下的地物分布的分类结果。首先，由于遥感图像具有很强的纹理特性，本文采用纹理特征作为分类特征，通过对若干纹理特征方法进行特征分析，选取在识别率和算法效率上均满足应用需求的特征作为最终的分类特征。然后，提取图像的纹理特征，利用得到的特征数据对原始图像进行聚类分割，得到初始的分割结果。再对得到的分割图像进行区域合并处理，得到数量更少、语义性更强的大尺度区域，从而去除零碎的细小区域。最后，本文采用边缘密度作为描述区域特征的度量，通过对大量的样本进行统计分析，得到一个稳定的经验值作为区分水陆场景的分类阈值。根据这个阈值，我们将每个区域标记为相应的场景类别（水域或者陆地），从而得到原始图像的水陆场景分类结果。