发明公开了一种自适应区间型空间模糊C均值的地物分类方法，属于数据挖掘与遥感图像处理交叉领域。本发明设计了一种新的自适应的区间模型，利用像素点的最大隶属度控制区间宽度变化，避免了初始参数的依赖性，提高了数据的可分性；定义了新的空间相关性度量方法，综合考量局部空间内像素点的隶属度与空间距离，在控制“噪声”的同时，保留了图像的细节信息；基于空间邻域信息模型，设计了新的区间型模糊C均值算法的类别中心与隶属度的计算方法。自适应区间型空间模糊C均值的地物分类方法具有更好的分类结果，对多光谱遥感影像数据具有良好的准确性与鲁棒性，相比于现有的模糊C均值的方法精度有了提升。