正确答案
一.抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征进行识别：对高分辨率卫星图像的自动解译来说，此方法更具优势，按照高分辨率卫星图像特点，分别对图像的目标地物采取低中高三个层次进行特征抽取和表达。低层次的对象是像素，抽取每类目标地物的波谱特征，中层次主要抽取和描述识别目标的形态，纹理等空间特征，高层次主要抽取和描述识别与相邻地物之间的空间关系。在此基础上，结合利用目标地物的形态，纹理，空间关系等特征，实现遥感图像目标地物的自动解译。
二.逐步完成GIS各种专题数据库的建设，利用GIS数据减少自动解译中的不确定性。具体说来，GIS专题数据库可以在计算机自动解译中发挥以下重要作用：对遥感图像进行辐射改正，消除或降低地形差异的影响；作为解译的直接证据，增加遥感图像的信息量；作为解译的辅助证据，减少自动解译中的不确定性；作为解译结果的检验数据，降低误判率。
三.建立适用于遥感图像自动解译的专家系统，提高自动解译的灵活性。从目前状况来看，需要从以下方面开展工作：
（1）建立解译知识库和背景知识库
（2）根据遥感图像解译的特点来构造专家系统。一方面运用模式识别方法解译，另一方面运用经验性的知识解决问题。
四.模式识别与专家系统相结合。这两个相结合既可以发挥图像解译专家知识的指导租用，在一定程度上为模式识别提供经验性的知识，又可以利用数字遥感图像本身提供的特征，这有助于提高计算机解译的灵活性。
五.计算机解译新方法的应用。
（1）人工神经网络在遥感图像识别中的应用。神经网络用于遥感图像目标地物特征抽取与选择，用于学习训练及分类器的设计，神经网络是人工智能的一个分支。
（2）小波分析在遥感图像识别中的应用。小波分析是一种时间-尺度分析方法，遥感图像识别中的应用主要是在遥感图像压缩方面
（3）分形技术及在遥感图像识别中的应用。目前分形方法在遥感图像数据压缩方面可以收到较好的效果，分形方法提取自然地物特征尚在研究之中，如利用自相似的尺度函数刻画地物纹理结构特征。
（4）模糊分类方法在图像识别中的应用，在遥感图像中，对于边界不明显的情况可以通过模糊分类方法加以解决，首先，建立最大似然比模糊分类模型，然后利用最大似然比模糊性分类法对过渡类别进行分类。概括说来，遥感图像计算机解译具有探索性强，涉及的技术领域广，技术难度大等特点，需要采用模式识别，遥感图像处理，地理信息系统与人工智能等多种技术综合研究。