近年来,随着遥感卫星技术的不断进步,其所获取的影像空间分辨率越来越高,人们可以获取到更多、更清晰的遥感卫星影像。依靠这类高分辨率的卫星影像已成为人们获取各类地理信息的重要途径,利用遥感影像对人工地物进行提取也成为遥感领域中的重要应用之一。通过对人工地物的提取,可以快速生成矢量地图,无论是在在国民经济生产还是在军事领域方面均有着广泛的应用。机场作为一类较重要的人工地物,与人类生活息息相关,同时也是军事目标打击所关注的内容。在机场区域内,机场跑道和停机坪又成为机场的两个最为重要的目标要素,也是机场改修及扩建过程中变化最多的信息,在更新地理信息数据(Geographic Information System,以下简称GIS)信息的工作中,以修改跑道和停机坪的矢量数据最为常见,因此,往往需要单独标识出来。目前的大多数研究主要侧重于对机场本身的识别,多是以发现机场和提取飞机掩体为目的。而对于机场跑道及停机坪轮廓自动化精确提取的研究相对不足。因此,本文在总结前人相关研究的基础上,设计了一种基于层次化处理的机场跑道和停机坪轮廓信息的自动提取方法。该方法采用了一种由粗到精的层次化处理的提取思路,首先通过图像分割处理,逐步剔除非机场地物,最终初步提取出机场区域,然后基于提取出的机场区域,结合相应的特征提取算法,进行区域约束下的跑道和停机坪轮廓的自动提取。研究完成的主要工作如下：(1)分析了机场区域在高分辨率遥感影像中所表现出的主要特点及机场地物的基本组成,设计了一种基于层次化处理的机场跑道和停机坪轮廓信息的自动提取方法。(2)分析研究了遥感影像分割的常用方法,设计了利用多尺度分割方法和光谱差异分割方法相结合的策略进行机场影像的分割,通过分割实验,得到了分割机场影像的最佳参数。(3)在机场影像分割的基础上,设计了基于逐类别分层剥离的机场区域提取策略。(4)在机场区域约束下进行了机场跑道及停机坪轮廓自动提取,综合运用Hough变换、数学形态学、连通域计算等多种图像处理算法,完成了对机场影像中跑道和停机坪轮廓的提取。(5)基于eCognition软件进行二次开发,集成各类算法,对本文所论述的流程方法完成了系统实现。通过本文研究证实,本文所提出的基于层次化处理的高分辨率卫星影像机场跑道和停机坪的轮廓提取方法能够在一定程度上有效地解决基于高分辨率卫星影像自动更新机场GIS数据的难题,为下一步自动提取其他类型地物轮廓提供了技术思路。