基于GEOEYE-1多光谱影像、以归一化差分植被指数(NDVI)为研究对象继续就分形方法在高空间分辨率基础图影像中的适用性进行研究，并就分形模型构建最合理尺度层级的确定进行细致探讨.实验表明，基于分形理论的NDVI连续空间尺度转换模型构建方法适用于高空间分辨率遥感影像； 在给定的条件下，NDVI尺度转换分形模型构建时最合理尺度层级存在且可计算.研究使得分形方法所适用的反演量类型及基础图空间分辨率范围皆有大的扩展.

基于Geoeye-1高空间分辨率影像与冠层实测高光谱数据, 以广西北部湾五种红树群落为研究对象, 分析影像光谱用于冠层种类识别的能力。 首先研究红树林冠层光谱响应特征, 再针对影像采用高光谱分析方法提取端元, 结合实测训练样本进行不同方法的识别对比。 结果表明: 350～1 100 nm谱段内以435, 469, 523, 677, 751和761 nm为中心波段的红树群落冠层光谱表现最佳; 木榄端元应用识别精度高于实测训练样本应用结果; 光谱角制图法能够克服多光谱波段对全色波段分辨率的影响, 并有效获取冠层轮廓。 利用Geoeye-1影像光谱信息可有效识别三种红树植被, 种类最高识别精度达93.03%。 研究证实高空间分辨率影像光谱信息的重要性, 从机理和应用角度为面向对象红树林种类识别提供了依据和参考。

针对传统的像素级融合方法对高分辨力影像融合存在较大光谱扭曲的问题，在分析了Geoeye-1 传感器光谱响应特性的基础上，提出了一种适合Geoeye-1 全色与多光谱影像融合的高保真方法。本文所提的方法的改进之处主要体现在两个方面：低空间分辨力全色影像的构建方式和空间细节信息注入系数的选取。利用澳大利亚霍巴特地区的Geoeye-1 全色和多光谱影像进行了试验研究，从主观评价和定量分析综合评价了新方法与传统的影像融合方法的融合效果，结果表明新方法在光谱信息损失最少的情况下，较大地提高了影像的空间分辨力，与其他方法相比具有更好的综合性能。

美国国家地理空间情报局(NGA)发起的“NextView计划”是在“未来成像体系”(Future Imagery Archtecture,FIA)计划失败的背景下提出的。“NextView计划”由WorldView-1和GeoEye-1两颗商业光学遥感卫星组成。卫星的地面像元分辨力分别为0.5 m和0.41 m，是目前世界商业卫星中分辨力最高的两颗卫星。本文介绍了“NextView计划”项目实施的依据，描述了WorldView-1和GeoEye-1两颗卫星的技术指标、工作模式和特点，并对未来光学遥感卫星的发展趋势做出了预测，认为未来光学遥感卫星将向“更高、更快、更小、更准、更艳”的方向发展。