国产“高分一号”卫星的成功发射,开启了我国对地观测的新时代,针对高分一号影像的应用开发是一个亟待解决的科学问题。相对于中低分辨率影像,高分辨影像具有地物的几何结构更加明显,位置布局更加清晰,纹理和尺寸等信息更加精确的特点,使用传统的基于像素的信息提取方法在对影像信息的利用程度、处理方法的效率、提取精度、获取的结果信息等方面都无法满足高分辨影像的应用需求。目前,利用面向对象方法来提高高分辨率影像信息提取的精度和效率已成为遥感领域中的研究热点。面向对象的信息提取方法其处理对象为具有多种语义特征及关系特征的对象,即“同质”多边形,并非一个个孤立的象元,从而有效地避免“椒盐噪声”的影响。同时,面向对象的分类方法能够充分利用高分辨影像中丰富的光谱、形状、纹理、拓扑等特征,因此能够有效地克服“同谱异物”和“异谱同物”现象。本文在理解面向对象方法的基础上,对面向对象方法中的一些关键技术进行了改进,并将该方法应用到高分一号影像的信息提取中去。本研究以新疆天山中段的特克斯河流域为典型研究区,主要解决了新疆调查困难区细小河流的提取问题,以及重要水利设施桥梁目标的信息提取问题,以便为新疆水资源调查、防洪减灾、水利规划等工作提供一定的科学参考。本文的主要研究如下:1、图像分割是面向对象分类方法的基础,分割质量的好坏,将直接影响信息提取的精度。本文在总结多种分割方法的基础上,对面向对象中的多尺度分割方法进行了改进,将边缘检测中的Canny算子生成的图像作为一个数据层参与到多尺度分割中,最终得到的影像分割对象更符合地物的实际边界。2、多尺度分割中尺度参数的选择对分类结果也有着直接影响。为解决面向对象分类中常见的“欠分割”与“过分割”问题,本文在总结前人选取最优分割尺度方法的基础上,考虑了多尺度分割中各个数据层的权重信息,改进了最优分割尺度的评价指标:改进的与邻域绝对均值差分方差比(Modified Ratio of Mean Difference to Neighbors(ABS)to Standard Deviation,MRMAS),通过MRMAS这一指标,可以确定出特定地物的最优分割尺度。3、针对高分辨率影像普遍存在的山区阴影与水体的混淆问题,采用面向对象的方法进行阴影检测,并利用多波段组合信息,提出阴影水体指数(Shadow Water Index,SWI),成功分离了阴影与水体,具有简单、快捷、精度高的优势。之后针对山体阴影的特点,采用线性相关修正法、基于主成分变换的线性相关拉伸和波段回归模型三种方法对检测出的阴影区进行信息补偿,并作对比分析,结果表明:线性相关修正方法不仅可以增强阴影区的亮度,突出阴影区的细节,而且色调与原始影像最为一致,因此对于山区阴影的信息补偿最具优势。4、针对新疆特殊气候地貌环境下发育的细小线状河流提取难度较大的问题,采用基于规则的面向对象方法进行提取,同时考虑除光谱以外影像的空间结构、拓扑关系等信息,并辅以ASTER DEM 30m数据,有效排除山地阴影及暗色地物的干扰,保持线状水体的连续及完整性。实验结果表明,该方法的总体精度在90%以上,Kappa系数在85%以上,能够为流域水资源调查,防洪减灾,水利规划等工作提供一定的科学参考。此后利用数学形态学膨胀滤波及Pavlidis异步细化算法对提取的细小水体进行后处理,实现了对细小水体的自动矢量化过程。5、水利设施中桥梁信息的高精度提取对于民用、军用和商业都具有重要意义。针对水利设施中桥梁的高精度提取难度较大的问题,使用基于规则的面向对象方法并结合数学形态学的滤波算法,实现了对桥梁目标的精确化提取。实验结果表明,该方法提取的桥梁信息定位准确,精度较高,能够为流域水资源调查,防洪减灾,水利规划等工作提供一定的技术支持。