随着空间技术和信息技术的飞速发展，高分辨率的遥感数据源急剧增加，已经形成了不同分辨率的卫星序列，而与此相应的现状却是海量遥感数据信息提取方法的滞后，特别是高空间分辨率遥感数据的信息利用，需要准确、有效地提取图像上的几何信息和结构信息。另外，陆面过程模式的研究需要准确获取实际起伏地形下的下垫面参数。GIS数据的动态更新、数字测图自动化等也需要准确的提取图像上的几何特征信息。因此，研究高空间分辨率遥感影像几何特征提取方法对于准确获取图像上几何信息和结构信息具有非常重要的意义和实际应用价值。本文利用数学形态学方法，研究从高空间分辨率遥感影像中提取地物几何特征的方法。研究内容主要包括利用数学形态学图像滤波方法去除高空间分辨率遥感影像包含的噪声以及利用数学形态学方法进行遥感图像的边缘检测和图像边缘短刺的去除。同时建立了遥感影像的几何特征提取模型。通过图像边界追踪，获取对象边缘信息，并生成了栅格数据(标号图像)对象和矢量数据(矢量图斑)对象，利用几何特征提取模型提取了地物的几何特征。通过研究表明，基于数学形态学的遥感图像处理不仅要考虑算法的设计，而且要考虑结构元素的形状与尺寸的选取对结果的影响。本文所设计的全方位多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位边缘检测算法在设计算法的同时，选取了具有不同尺度和包含各种方向的结构元素，成功解决了高空间分辨率遥感影像噪声抑制和精细边缘提取的矛盾，而且具有很强的抗噪性能。提取的几何特征信息可以结合遥感影像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类，也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。