利用遥感影像进行目标提取是当今快速获取地表信息的重要手段,而从影像中提取道路信息将为众多行业提供重要的数据支撑,这项任务也成为行业发展的迫切需求。不论对于从遥感影像中发现道路还是更新道路信息,都能够极大地降低人工成本和时间成本。然而,道路提取的技术仍需要进行突破以满足生产的需求。从遥感影像中进行道路提取已经发展了几十年了,从乡村道路环境中的简单场景到城市道路环境中的复杂场景,随着场景变得更加复杂,影像分辨率逐渐提高,道路提取难度逐步加大,复杂程度也逐渐上升。同时,越来越多更加稳健的新方法被提出,但仅从遥感影像中提取道路目标仍然需要对技术进行突破,以便适应不同场景的道路目标提取需求。本文针对高分辨率遥感影像中的乡村道路、城际公路以及城镇道路的提取,进行了相关技术的研究探索,如要内容如下:1.本文提出了一种遥感影像道路的快速发现技术,利用多种道路特征,结合道路点的拓扑连接特性,阐述了一种道路兴趣区快速提取的方法。2.本文研究了利用已有道路矢量或者人工输入种子点情形下,对影像中的道路进行提取的技术。研究了利用简单初始道路信息输入条件下的道路提取技术,提出了一种结合颜色建模、纹理建模以及长度约束模型的增量式马尔科夫随机场分割方法进行遥感影像中道路路面提取的方法。为利用旧矢量进行道路提取的引导,本文研究了原始矢量纠正的技术,提出了一种利用活动轮廓模型进行简单的道路纠正的方法。