由于建筑物对于城市建设、GIS系统更新、数字化城市以及军事侦察等方面的重要性，自动提取建筑物技术在城市发展规划、电子信息化、国防等方面有着重要的应用。当前一些建筑物提取算法虽然效果和精度良好。但是有些对数据源要求较高，需要航空影像成像参数、立体像对或者DSM数据等；还有些方法实现过程复杂，需要大量的运算。随着高分辨率遥感卫星技术的发展使得基于单幅卫星影像的快速、半自动的建筑物提取成为可能。鉴于上述原因，本研究运用图像图形处理和分析、模式识别技术、数学形态学方法，旨在设计一套从单时相高分辨率卫星影像上简单、快速、半自动化的提取建筑物高度和二维顶部轮廓信息的技术方案。 建筑物高度信息提取方法中，首先利用HIS变换提取建筑物阴影信息；然后根据太阳高度角、太阳方位角、卫星高度角和卫星方位角的相对关系，对建筑物阴影长度信息采用不同的几何模型计算建筑物高度。本文针对试验区内部分规则建筑物阴影轮廓的特点，基于曲率刻度间隔角点探测法(CSS)提出了一种计算角点最近距离然后进行长度和角度筛选最后进行统计平均的阴影宽度半自动量算方法。不仅可以弥补传统手工量算阴影宽度工作繁琐和效率低下的缺陷，而且可以有效的提高计算精度。 建筑物二维顶部轮廓信息提取方法中，对于区域生长算法在提取规则建筑物方面的应用进行了初步的探讨。针对城区中一些外形规则简单、灰度特征明显的建筑物，利用了图像处理中的区域生长算法进行了浅显的试验。对于一些形状比较复杂、与周围背景差别很小的建筑物提取，利用了基于数学形态学经典算法(腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等)重建的微分形态剖面方法(DMP方法)，并在图像预处理、结构算子的步长选择和后处理方面对其进行了初步的改进。另外定性分析了模板算子大小和建筑物尺寸的相互关系。 选用人工建筑物密集的北京师范大学校园本部为本次研究的试验区，以QuickBird图像为基础数据源，对建筑物信息提取算法进行了试验和精度评价。并且根据实验区的具体状况对建筑物信息提取方法进行了的改进。基于上述各算法技术方案，正在研制开发相应的软件原型系统，为进一步实用化建筑物信息提取系统的设计做一些前期预研工作。