第一次全国地理国情普查工作于2013年至2015年开展,地理国情普查是一项具有开创性的工作,其工作任务之重、技术要求之高、专业性之强、作业范围之广、涉及部门之多都是前所未有的。地理国情普查中使用的高分辨率卫星影像数据具有多时相和多源性,如何选取和处理影像决定着后期工作的质量、精度以及进度,因此,遥感影像处理方法的研究对地理国情普查有着十分重要的意义。本文研究成果如下:(1)依据高分辨率遥感影像数据的主要类型和特点,提出了利用高分辨率遥感影像制作正射影像的技术方法和流程,包括数据预处理、正射纠正、多光谱与全色数据的配准、融合、色调调整、镶嵌裁切等,其中重点研究了影像融合对分类的影响,实验发现影像融合对分类提取有较大的影响。(2)总结和分析了高分辨率遥感影像自动分类中的道路、水体、植被、建筑物的基本特征,进行基于面向对象的道路、水体、植被、建筑物的提取实验,研究了基于信息指数构建提取的方法,相比仅用NDWI提取的水体,改进后的规则集水体的总面积相对误差、平均相对误差、加权相对误差较小,面积比率平均值从71.15%提高到了96.52%,取得了较好的分类效果,有效地提高了分类精度。针对只有RGB三个波段的影像,提出了四种提取植被的规则集,并分类进行了精度评定,其中VI’分类面积比率平均值可达88.41%。(3)根据地表覆盖目视解译的类型,探讨了基于eCognition人机交互式解译的技术方法。采用分割尺度评估工具ESP(Estimation of scale Parameter)获得高分辨率影像中不同地物和层次中的最优分割尺度,根据视觉分割效果和小斑矢量图匹配效果的好坏,确定了最优分割参数,有效地避免了过分割和欠分割现象,为图像分割的参数提供了依据,同时有效地缩短了影像分割的时间。(4)基于ARCGIS软件制作了矢量数据平滑模型处理器,有效地解决了分类后输出的矢量数据呈锯齿状情况,达到了地表覆盖数据快速采集的目的和精度。本论文的创新之处在于提出了一套人机交互式矢量化地理国情普查数据技术路线,极大地减少了人工工作量,提高了日常生产效率,对高分辨率影像信息提取提供了切实可行的技术依据,并对今后地理国情可持续监测工作具有参考价值。