Analisis data hiperspektral mempunyai tingkat kompleksitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan analisis data multispektral yang secara konvensional telah digunakan untuk membuat citra tematik. Hal tersebut dapat dilihat dari banyaknya penelitian yang telah dilakukan dan munculnya metode-metode baru pada proses analisisnya. Data hiperspektral dirancang untuk memungkinkan identifikasi kelas objek penutup lahan secara lebih detil termasuk objek-objek yang berukuran kecil, terutama untuk tujuan pengamatan penggunaan lahan. Selain itu, citra hiperspektral dengan resolusi spasial yang tinggi sangat berpotensi untuk penyusunan citra tematik multiskala. Ada tiga kendala yang antara lain dihadapi pada penggunaan data hiperspektral. Pertama, jumlah kanal panjang gelombang data hiperspektral yang sangat besar telah menyulitkan proses pemilihan kombinasi kanal dan pemilihan sejumlah sampel pelatihan yang cukup besar untuk menghasilkan akurasi analisis yang tinggi sesuai dengan tujuan analisis yang dibutuhkan. Kedua, karakteristik spektral yang diperoleh mengalami gangguan dan perolehan rasio signal-to-noise yang rendah akibat penggunaan lebar spektral yang sempit. Ketiga, penggunaan resolusi spasial yang tinggi telah mengakibatkan terjadinya efek bayangan (shading). Kendala-kendala tersebut telah mengakibatkan analisis berdasarkan spektral menjadi kurang akurat, dan dibutuhkannya perbaikan karakteristik spektral serta analisis dengan pendekatan spasial. Penelitian untuk disertasi ini mengusulkan suatu metodologi penyusunan citra tematik multiskala yang terdiri dari tiga tahapan utama. Tahapan proses yang pertama bertujuan untuk memperbaiki karakteristik spektral dan mendukung konsep pewilayahan objek multiskala, yang terdiri dari: (i) proses transformasi warna dengan Commission International de l’Eclairage (CIE) Lightness ab chromatic coordinates (Lab) untuk memperbaiki daerah spektral dan meningkatkan persepsi karakteristik objek, dan (ii) proses penapisan citra dengan mean shift filter untuk meningkatkan homogenitas wilayah objek sesuai dengan skala yang diinginkan. Tahapan proses yang kedua bertujuan untuk melakukan pewilayahan objek dengan transformasi watershed yang merupakan pendekatan spasial dan melakukan penggabungan wilayah sesuai dengan skala atau tingkat kerumitan kelas objek yang diingini. Tahapan proses yang ketiga bertujuan untuk memberikan label pada wilayah objek dalam penyusunan citra tematik dengan menggunakan pustaka vektor ciri spektral dan tekstural. Kontribusi dari disertasi ini adalah pada upaya untuk menghasilkan metodologi pembuatan citra tematik multiskala berdasarkan data hiperspektral, dimana skema tahapan proses pewilayahan objek dan pemberian label wilayah objek merupakan kontribusi yang utama. Metoda yang dibangun merupakan penggabungan pendekatan unsupervised dan supervised dan juga penggabungan konsep integrated objects dan aggregated objects. Metodologi yang diusulkan ini ternyata juga mempunyai kinerja yang baik ketika digunakan dengan data multispektral resolusi spasial relatif tinggi dan rendah. Hasil eksperimen dengan data hiperspektral Compact Airborne System Imaging (CASI) daerah Istana Presiden dan Kebun Raya Bogor dengan resolusi spasial 1m x 1m adalah sebagai berikut. Pada citra tematik skala kecil, kelas objek terdiri dari: vegetasi, air, bangunan, jalan, dan rumput. Pada skala besar, kelas objek terdiri dari: vegetasi dengan densitas yang berbeda, air, saluran buangan air berukuran 60 cm, bangunan, jalan aspal, jalan setapak berukuran 75 cm, rumput dan lahan terbuka. Eksperimen dengan data multispektral resolusi spasial tinggi dilakukan dengan citra IKONOS daerah Situbondo. Pada skala kecil, kelas objek terdiri dari: sawah, tambak, kolam garam, pematang keras, bangunan, dan vegetasi. Pada skala besar, kelas objek terdiri dari: sawah siap panen, bera, tanah liat, tambak, kolam garam, pematang keras, bangunan, dan vegetasi. Eksperimen dengan data multispektral resolusi spasial rendah dilakukan dengan citra Land Satellite Enhanced Thematic Mapper (Landsat ETM) daerah Jambi. Pada skala kecil, kelas objek terdiri dari: sungai, rawa, hutan, dan lahan terbuka. Pada skala besar, kelas objek terdiri dari: sungai, rawa, hutan, lahan terbuka, dan perkebunan.