本课题研究适应于不同尺度遥感图像（主要基于Google Earth等）的图像自动分割和理解方法。基于数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗计算框架，通过自顶向下对不同尺度下的遥感图像基本元素（道路、草地、屋顶等）建立视觉模型，结合自底向上对该元素的检测，并辅以图像元素间的空间相互关系（车辆和道路间遮挡关系，道路网和建筑物的包含关系等），完成对遥感图像的分割和理解，包括图像场景分类，区域分割以及对各类感兴趣目标（如车辆等）的检测和识别。这项研究是当前遥感图像应用领域的前沿和基础性课题，研究成果将为自然资源调查、城市规划、军事目标定位识别等众多领域提供算法理论基础。