随着多源、多角度、多平台遥感技术的不断发展,人们通过卫星、航空平台能够获取包括全色图像、光谱图像等传统的遥感目标信息,也能通过卫星拍摄的立体像对获取遥感目标的立体信息,立体目标识别也就是在这样的大背景下逐渐发展起来的。近年来,充分利用多平台、多传感器获取的多源遥感图像信息进行立体目标识别,已经在各个领域得到了广泛的应用。在民用领域,目标立体识别能够为城市规划、自动驾驶、交通导航提供便利;在军用领域,针对目标的立体识别也能够为军事侦察、情报分析、目标打击效果评估提供帮助。传统的目标识别方法大多数是针对目标二维信息进行特征提取及识别,而往往忽视了针对目标三维信息的特征提取及表达,这些方法由于无法全面描述目标的整体特性,导致目标立体识别精度较低。因此,本文在目标多源遥感图像信息获取的基础上,主要研究针对遥感目标的立体识别,并针对在目标立体识别过程中所涉及的目标检测,立体特征提取及立体目标识别三方面问题进行深入研究。首先,针对存在高度跳变但光谱相似的区域,均值漂移分割算法无法将其区分开的问题,本文提出了一种高度辅助均值漂移分割算法。该算法在应用均值漂移分割算法的同时,使用一个权重图来作为边缘权重,从而限制在具有高度跳变自由区域的分割,能够充分利用DSM数据和彩色正射图像数据,从图像中检测出目标,为后文特征提取和立体目标识别奠定了基础。其次,由于对目标整体特性描述不充分,导致针对遥感目标立体识别的精度较低的问题,提出了基于多源信息的目标特征提取方法。该方法利用全色图像、DSM数据和RGB图像分别提取目标的几何形状特征和纹理特征、目标三维结构特征以及目标属性光谱特征,并利用多源特征融合的方式对目标的整体特性进行充分的描述。通过多源信息之间的特征互补,能够为进一步提高针对目标立体识别的精度提供支撑。最后,在获取目标多源特征的基础上,本文采用支持向量机的方法实现了针对遥感目标的立体识别。通过多源特征融合方法和支持向量机的结合实现目标整体特性描述,进而完成遥感目标立体识别。实验结果验证了多源特征融合在针对遥感目标立体识别中的优越性和鲁棒性。