В последние годы становятся все более доступными многоспектральные спутниковые изображения высокого пространственного разрешения (10 м и лучше). Одним из важнейших этапов анализа спутниковых снимков является сегментация, то есть разделение изображения на непересекающиеся области на основе однородности (похожести) их характеристик. При анализе изображений высокого разрешения значительная часть информации содержится в пространственных характеристиках. Поэтому картосхемы, получаемые с помощью традиционных методов попиксельной сегментации, представляют собой раздробленные и трудно интерпретируемые картины. Кроме того, выделение некоторых объектов оказывается невозможным без использования априорных знаний. Такая информация, как, например, форма объектов или особенности их спектральных характеристик, помогает точно идентифицировать определенные объекты (водные поверхности, здания, дороги, тени и др.). В докладе рассматриваются разработанные вычислительно-эффективные алгоритмы сегментации по спектральным и спектрально-текстурным признакам. Также предлагается основанная на этих методах схема сегментации спутниковых изображений высокого пространственного разрешения, позволяющая учесть помимо спектральных и пространственных характеристик имеющиеся априорные сведения об объектах исследования.