近些年来,随着计算机技术、无人机技术的发展,可获取到的地理信息数据比单一的卫星遥感数据更加丰富,数据处理的能力也得到大大提升,使得无人机低空遥感技术近些年来得到广泛应用。虽然以卫星、大飞机为主的遥感技术在我国大部分地区还是主要遥感手段,但对于西南多山多雾地区卫星通常情况下就难以获得高分辨率的影像数据,而运用无人机则可以在这些地区进行低空飞行,从而获得高分辨率影像数据,从中还可以判别出地物的类别属性信息,更好地实现对农村土地空间信息的提取。传统的遥感影像分类技术普遍精度不高,很难实现对无人机高分辨率影像信息的有效提取,如何采用一种新的技术方法提高提取无人机高分辨率影像农村聚落空间信息的精度有着十分重要的意义。本文详细论述了利用无人机低空遥感技术获取测区影像数据以及对数据处理的过程,得到了清晰、质量良好的影像。论文选择云南省曲靖市罗平县部分农村聚落为实验区域,在论文中详细说明了无人机航摄系统的构成、外业航飞流程以及内业影像数据的处理过程。选择了研究区的部分无人机影像数据,利用数字摄影测量软件SVS软件得到了精度较好的正射影像图。针对研究区农村聚落的高分辨率的遥感影像,论文采用面向对象的方法,对研究区影像做了分割试验,不断尝试后取得了最优的分割阈值、合并阈值以及纹理卷积核参数。在分析各种参数分割的影像结果,根据不同的地物的合适的分割尺度,对影像分类建立对象分块结构,根据研究区影像上的房屋、林地、水面、裸地、农田的光谱信息和空间结构等特征信息运用最邻近法进行自动提取,通过混淆矩阵对提取结果做了精度评价。论文总结了从无人机数据的获取处理到提取农村聚落空间信息的整个流程,归纳出农村聚落空间信息的分类规则。论文的研究为利用无人机高分辨率遥感影像提取土地利用信息等方面的工作提供一定的指导意义。