针对目前目标识别技术对特定目标提取方面的不足,及已有软件特征繁多但利用率低的弱点,为了推进信息化测绘及地理国情监测的变化发现的需求,应用一种混合的特征提取技术对特定目标进行提取,通过研究特征形成对分割后影像对象进行特征抽取,并与改进的决策树规则表达算法融合对目标进行提取,分别对几种模块进行封装,在已有基础上开发出一套海量数据综合处理面向对象变化监测系统。主要涉及到的技术:　　(1)特征集构建。通过编程实现多种特征算法,包括光谱特征、纹理特征和形状特征,并对算法的准确性予与检验,通过定量比较特征值将本设计所实现算法的正确性得以验证,实验表明该特征集能够很好的满足特征提取的要求。　　(2)特征抽取与组织技术。运用基于可分性准则为标准来衡量各特征之间的可分性,通过对于距离的分析达到提取最有效特征的目的,并实现多维的特征空间的判断。对筛选后的特征通过树状结构进行可视化表达,解决其组织结构的关键问题。　　(3)特征子集选取技术。实现一种自动优化表达的决策树信息提取方法,采用一种模型描述简洁的规则建立方式,解决了影像特征信息提取的一大难题,通过特征抽取技术与决策树算法的结合将知识规则进行有效的描述,从而更好的提高提取精度及提取效率。