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遥感影像被广泛应用在各个行业，其中，在土地方面的应用是一重要方面。快速发展的卫星传感器技术与遥感图像处理技术为有效地把握真实、准确和实时的土地利用现状数据提供了一种有效的技术手段。以前，中、低分辨率的遥感影像只能做到土地利用的一级或二级分类、识别，而高分辨率卫星遥感影像甚至是米级卫星影像的出现为土地利用的三级分类提供了必要条件。近年来发展起来的面向对象遥感图像分类技术，为充分挖掘高分辨率遥感影像中地物信息另辟了一条蹊径。目前面向常规多光谱遥感应用较为成熟的土地利用分类技术是以单个像元为基本操作单元，分析地物光谱特征，依据一定的判决函数逐个进行判别。然而，这些分类模式不能真正发挥高分辨率遥感图像的优势，因此，针对高空间分辨率遥感数据的面向对象的地物分类技术应运而生。
任何分类都离不开精度评价。目前，对于分类的精度及误差分析已经上升到不确定性研究的层面。不确定性是客观世界的固有特征，在很多学科领域中是普遍存在的。在遥感数据的生命周期中，从数据的获取、处理、分析、数据转换等各种操作中，都会引入不同类型和不同程度的不确定性。所以，要进一步提高遥感数据尤其是分类数据的精度，研究遥感数据中的不确定性具有很重要的科学意义和应用价值。
本文结合“基于遥感土地变更调查数据获取与处理”项目，和“基于遥感技术的土地变更调查应用示范”项目，利用QuickBird影像，以北京大兴区瀛海镇为研究区，进行了“北京大兴区高分辨率遥感土地利用分类及不确定性研究”。主要研究内容和结论包括如下几个方面：
（1）利用面向对象分类法对QuickBird影像进行分类，首先利用分形网络演化法进行图像分割得到对象，然后确定土地利用分类中可能要用到的特征集，并构建、修建决策树，对每个对象进行类别的归属，从而实现土地覆被分类，结合土地利用现状数据和《土地利用分类系统》实现土地利用的三级分类，并通过语义分类实现土地利用的逐级分类。经2002年瀛海镇1：1万土地利用现状数据验证，分类精度达到89.34％。
（2）针对本文中利用面向对象分类法对QuickBird影像进行土地利用的三级分类，并在此基础上，重点研究每一步操作所产生的不确定性。经过研究发现，分类方法是影响分类不确定性的重要因素，而在面向对象的土地利用分类中，图像分割、分类特征选取、阈值设定、精度评价方法、地物类别界定、土地利用分类等级等都会产生不同程度的不确定性。