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随着空间分辨率的提升，图像中地物的特征信息增大，我们能识别更多的地物类型。随着空间分辨率的提升，图像中的干扰也增多了，从而也就造成分类的难度增加。对于高分辨率的遥感图像来说，一定要结合各种分类方法的特点选择最恰当的分类方法，选择不适宜的分类方法不仅会造成大量空间数据的浪费，还会使处理的过程难度加大，耗费了时间，精力，财力和人力，得不偿失。与比较低分辨率的遥感影像相比较，在高分辨率遥感影像中，它的地物特征之间的差异要明显很多，所以如果单单对高分辨率遥感图像只进行一种方法的分类，是远远不够的，也是不精确没有说服力的，所以尤其对于城市建筑物这种复杂地形的地物，我们要结合图像特征进行几种分类，并对分类结果进行比较，从而找出最精确实有效的分类方法匹配。
城市建筑物的分布情况复杂，类型也是繁多，通过遥感图像，我们在进行监督分类时，要涉及的重要的一个环节就是选择训练样本。选择训练样本时，认为的因素是占主导地位的，不同的工作者，选择训练样本的依据不一样，标准也不一样。并且我们知道在图上判断的依据很少，基本就是建筑物的分布情况，形态，阴影，周围的环境这几种。所以这也是我们的重点工作，就是如何精确的选择训练样本，以及选择训练样本的依据是什么。高分辨率遥感图像的城市建筑物分类的精确有很重要的意义，它能精确的表现出一个城市的发展偏重和趋势，为人们的决策提供信息。更是摒弃了传统的一些方法，整合资源，避免了各种资源信息的浪费，是遥感技术的不断发展过程中前进的一小步，是人类智慧的结晶，也是满足了当代社会的诉求，具有至关重要的意义。
1.2 研究概述
遥感图像的分辨率有很多，光谱分辨率、空间分辨率、辐射分辨率以及时间分辨率等。经过这么多年的研究和创新，遥感技术的发展有了巨大的突破，平台的多元化、角度的多样化，传感器类型更多，探测的波段更广以及多时相和多分辨率的特点，而且继续向高空间分辨率，高时间分辨率和高光谱分辨率的趋势发展，成为具有全球，全天时，全天候观测能力的技术。遥感技术发展取得巨大的突破，而它的应用也随之变得特别广泛。如今,遥感技术的应用和发展趋势有如下的特点,一方面是卫星多源遥感数据的扩大和能探测的波段范围更广,另一方面是是卫星遥感数据各种类型分辨率的逐渐提高和不同类型分辨率遥感数据的丰富。
自从世界第一颗卫星发射成功后，人们不断地改善卫星的传感器，有各种商业用途的，军事用途的，以及小卫星的成功发射让人们不断地对卫星的能力进行加强，近年来卫星的发展已经达到了一个新高度，并且朝着更高的高度发展。目前在轨的高分辨率遥感卫星主要有IKONO S-2，QuickBird-2，EROS-A1,SPOT-5，还有OrbView-3。它们的主要参数如表1所示。
表1 高分辨率卫星参数对比表
卫星名称 时间分辨率（d） 发射日期 幅宽（m） 空间分辨率（m）
IKONOS-2 3-11 1999，9 11 1，4
QuickBird-2 1-3 2001，10 16.5 0.61,2.44
EROS-A1 2-7 2000，12 12.5 1.8
SPOT-5 26 2002，5 60 2.5,5,10
OrbView-3 2-3 2003，6 8 1,4