- فیضیزاده، بختیار، هلالی، حسین. (1389). مقایسه روشهای پیکسل پایه، شیءگرا و پارامترهای تاثیرگذار در طبقهبندی پوشش کاربری اراضی استان آذربایجانغربی. مجله پژوهشهای جغرافیای طبیعی، شماره71 . صص73 -84.
- فیضیزاده، بختیار، حاجیمیررحیمی، سیدمحمود. (1386) . آشکارسازی تغییرات فضای سبز شهر تبریز با استفاده از روشهای شیءگرا. اولین همایش سیستماطلاعاتجغرافیای شهری. دانشگاه شمال. آمل.10صفحه http://www.civilica.com/Paper-CUG01-CUG01_013.html
- فیضیزاده، بختیار، جعفری، فیروز، نظمفر، حسین. (1387) . کاربرد دادههای سنجشاز دور در آشکارسازی تغییرات کاربریهای اراضی شهری . نشریه هنرهای زیبا. شماره 34. صص17-24.
قربانی، رسول، پورمحمدی، محمدرضا، محمودزاده، حسن. (1395). ارزیابی و تحلیل گسترش فضایی کلانشهر تبریز با استفاده از تصاویر چند زمانه، نشریه جغرافیا و برنامه ریزی دانشگاه تبریز، (20)56، 238-219.
-Baatz.M &Schpe. A. (2000). Multiresolution segmentationan optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. (Eds.),Angewandte Geographische Information verarbeitung XII. Beitra ¨ge zum AGIT- SymposiumSalzburg, vol. 200. Karlsruhe7 Herbert Wichmann Verlag. pp. 12 –23.
- Benz, U. C., Hofmann, P., Willhauck, G., Lingenfelder, I., & Heynen, M. (2004). Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 58(3), 239-258.
- Blaschke, T., Feizizadeh, B., & Holbling, D. (2014). Object-based image analysis and digital terrain analysis for locating landslides in the Urmia Lake Basin, Iran. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal, 7(12), 4806-4817
-Blaschke.T. (2010). Object based image analysis for remote sensing, ISPRS
Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, journal homepage
.pp.10-21
- Blaschke, T, Burnett, C. (2003). A multi-scale segmentation/object relationship modeling methodology for landscape analysis. Ecological Modeling 168: 233-249.
- Blaschke.T, Lang.S. (2006). Bridging remote sensing and GIS-what are the main supportive pillsrs? International Conference on Object-based Image Analysis (OBIA 2006), University of Salzburg, Austria, pp.20
- Chaudhuri, B., & Sarkar, N. (1995). Texture segmentation using fractal dimension. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,pp. 17, 72– 77.
- Clemens Eisank, Lucian Drăguţ, (2012), automated classification of topography from SRTM data using object-based image analysis, Geomorphology; 141-142:21-33.
- Claudia M. A, Iris M. S, Claudia D.A, Carolina M. D, Madalena N. P, Raul Q. F. (2007). Multilevel Object- Oriented Classification of Quickbird Images for Urban Population Estimates, Advances in Geographic Information Systems ACM GIS.pp. 5
-Dragut,L. Csillik,O. Eisank,C. Tiede,D.(2014). Automated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 88 (2014) 119–127
- Dehvari. A, Heck R. J.(2009). Comparison of object-based and pixel based infrared airborne image classification methods using DEM thematic layer,
Journal of Geography and Regional Planning Vol. 2(4), , April, 2009,Available online at
www.academicjournals.org /JGRP ISSN 2070-1845, pp. 086-096.
- Hofmann, T., Puzicha, J., & Buhmann, J, (1999). Unsupervised texture segmentation in a deterministic annealing framework. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, NO20, pp.803-818
- Geman, D.; Geman, S.; Graffigne, C & Dong, P. (1990). Boundary detection by constrained optimization. In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intel ligence, Vol. 12, Nr. 7, S.609-628.
- Jain, A. & F. Farrokhnia (1991). Unsupervised texture segmentation using Gabor filters. In: Pattern Recognition. Vol. 24, Nr. 12, S. 1167- 1186
- Meinel, G., Neubert, M. & Reder, J. (2001) The potential use of very high resolution satellite data for urban areas – First experiences with IKONOS data, their classification and application in urban planning and environmental monitoring. In: Jürgens, C. (ed.): Remote sensing of urban areas. Regensburger Geographische Schriften 35, pp. 196-205.
- Platt, R. V. and Schoennagel, T.) 2009(. an object-oriented approach to assessing changes in tree cover in the Colorado Front Range 1938–1999, Forest Ecology and Management 258 (2009), Journal homepage: www.elsevier.com/locate/foreco, pp.1342–1349
-Wegner,S.,Oswald,H.,Wust,P.,&Fleck,E.(1997).Segmentierung mit der Wasserscheiden transformation. Spektrum der Wissenschaft, 6, 113-115
- Yan, GAO, (2003), Pixel Based and Object Oriented Image for Coal Fire Research, http://www.ITC.com (accessed in July 2008). pp. 3-99
- Zhaocong, W, Lina, Y. and Maoyun, Q.(2009). Granular Approach to Object-Oriented Remote Sensing Image Classification, RSKT 2009, LNCS 5589, PP. 563– 570.