道路,作为交通构成中的一个重要组成部分,是一种必不可少的交通设施。随着科技的进步,卫星技术发展越来越快速,从中可以得到包含越来越多信息的高分辨率遥感影像,合理利用高分辨率遥感影像中的信息,对社会的进步和科学的发展具有重大的意义。其中,从高分辨率遥感影像中提取的道路信息可以用于城市规划、数据采集以及目标检测等各方面,高效、高精度的从遥感影像所包含的众多信息中提取出道路信息,并应用于实践,具有很重要的意义。所以如何高效、高精度的从高分辨率遥感影像中获取道路信息,是多年来的研究热点方向之一。查阅相关文献可知,从高分辨率遥感影像中提取道路信息的方法不仅包括自全动方法和半自动方法,也面向像元的和面向对象的方法。面向对象的全自动方法已成为道路信息提取研究的主流方向。在此背景下,本文研究中选择了面向对象的道路提取方法,基于易康软件,对高分辨率遥感影像中的道路信息进行提取。主要工作内容从以下几个方面展开:首先,确定本文的研究目的与意义,采用面向对象的道路提取方法对高分辨率遥感影像中的道路信息进行提取;然后对遥感影像的特征进行详细分析,并结合目标对象道路所特有的特点,如道路光亮度较高、形状表现为细长的条状等,构建提取道路信息的知识库;其次,建立本文道路提取的方法体系,重点分析了体系中的分割方法和分类方法。分析比较了不同的影像分割方法中的面向对象的区域生长分割以及的多尺度分割方法,确定采用面向对象的多尺度分割方法对影像进行分割。然后在分割的基础上采用不同的分类方法:阈值法和最邻近法对分割的对象进行分类合并,最后提取道路,并对提取结果进行精度评价,实现道路提取精度的定量分析。然后,利用上述的面向对象提取道路方法,进行了高分辨率影像中城市道路和乡村道路的提取实验。结果可以发现采用面向对象的方法在道路提取过程中可操作性较强,它可以充分利用影像对相间的关系,提取出具有较高精度的道路信息。最后,得出结论,本研究可以将道路信息以较高的精度从影像中提取出来,为未来城市发展与交通规划提供依据和参考,对促进交通进步与社会发展,具有十分重要的意义。