1.一种基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤S110：对遥感图像库中的每一幅影像进行分割，得到若干对象；其中，在每个所述对象内部，像素的性质一致；

步骤S120：根据所述对象的属性，计算每个对象的属性量化值；

步骤S130：利用对象与其邻接对象的属性量化值构建邻接对象事务集；其中，所述对象事务集中的每一事务包括项和支持度，项表示两个对象的某一属性量化值，而支持度表示这两个对象的面积的最小值；

步骤S140：计算所述邻接对象事务集的关联规则；

步骤S150：基于关联规则，计算待检索影像与影像库中所有影像的相似度并输出检索结果。

2.根据权利要求1所述的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，步骤S110中，采用Quick Shift分割算法对所述影像库中的每一幅影像进行分割，得到若干对象。

3.根据权利要求2所述的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，采用Quick Shift分割算法对影像进行分割，得到一系列的对象，分割后影像上的每一个对象表达为：O(OID,P,A)

其中OID是对象的编号，P是属性的集合，P＝{P1,P2,...,Pn}，n为属性的个数，A是邻接对象的集合，A＝{A1,A2,...,Am}，m为邻接对象的个数。

4.根据权利要求1所述的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，步骤S120中，所述对象的属性包括：反映对象平均亮度的均值、反映对象纹理特征的标准差及反映了对象的颜色信息的色调。

5.根据权利要求4所述的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，步骤S120中，根据所述对象的属性采用均匀分段的方式，将各属性量化到[1,G]的范围，具体为：采用平均压缩的方法，将256个灰度级平均分配到若干个灰度级中，其中G为最大灰度级，G＝8，ceil()是向上取整函数，g+1是为了使影像的灰度级被压缩为1～8；

其中g’为压缩后的灰度级。

6.根据权利要求4所述的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，步骤S120中，根据所述对象的属性采用均匀分段的方式，将各属性量化到[1,G]的范围，具体为，采用线性分段的方法进行压缩，首先计算影像的最大灰度级gMax和最小灰度级gMin，然后利用下式计算压缩后的灰度级：其中G为最大灰度级，G＝8，ceil()是向上取整函数，g+1是为了使影像的灰度级被压缩为1～8；

其中g’为压缩后的灰度级，g为压缩前的灰度级。

7.根据权利要求1所述的基于邻接对象关联规则的遥感图像检索方法，其特征在于，步骤S140中：利用关联规则挖掘算法计算所述对象事务集的关联规则。

8.一种基于邻接对象关联规则的遥感图像检索系统，其特征在于，包括：遥感图像分割单元：对遥感图像库中的所有影像进行分割，得到若干对象；其中，在每个所述对象内部，像素的性质一致；

属性量化值计算单元：根据所述对象的属性，计算每个对象的属性量化值；

对象事务集构建单元：利用对象与其邻接对象的属性量化值构建邻接对象事务集；其中，所述对象事务集中的每一事务包括项和支持度，项表示两个对象的某一属性量化值，而支持度表示这两个对象的面积的最小值；

关联规则计算单元：计算所述邻接对象事务集的关联规则；

相似度计算单元：基于关联规则，计算待检索影像与影像库中所有影像的相似度并输出检索结果。