森林资源是地球上最重要的资源之一,是人类生活赖以生存的自然资源。随着社会经济的不断发展和人们环保意识的逐步提高,森林资源的重要性也得到越来越广泛的关注。衡量森林资源的指标,主要包括胸径、树高、冠幅、郁闭度等。对这些森林参数的测定和估计,具有重要的意义。传统的森林资源调查和管理工作,主要通过实地调查及林相图辅助等方法,这种方式不仅消耗大量的人力和物力,而且更新困难、准确率较低。遥感、地理信息系统和全球定位技术的出现,为森林资源调查和森林参数的测定提供了更高效、更便捷、更准确的研究方法。近几年,随着QuickBird、IKONOS等高空间分辨率遥感数据的出现,对森林参数的研究,除了传统的林分水平外,也出现了许多对单木参数的提取和研究,而单木树冠正是其中的热点。与传统的MSS、TM影像相比,高空间分辨率遥感数据除了具有完整的光谱信息外,还包含了大量的纹理、形状、位置等空间几何信息。在该图像上,不仅能显示出大的地貌特征,还能清晰地反映出地物的细部,为单木参数的估计提供了可能。采用面向对象的图像分析技术,在一个合适的尺度下,对QuickBird影像进行图像分割,可以很好地进行分类、信息提取。本文正是基于这样的背景,以大兴安岭地区塔河县沿江林场为研究区,以QuickBird影像为数据源,采用目视手动法和种子区域生长法,进行了单木树冠的提取,并结合实测数据分析验证,最终达到了较高的精度,证明了这种方法的可行性,为更深层次的森林资源研究提供基础。