GIS即地理信息系统(Geographic Information System),广泛应用于与地理坐标相关的几乎所有领域,而如何进行有效的空间实体信息提取则是GIS中最关键、最复杂的环节.分析与处理遥感图象,从遥感图象中提取GIS空间实体信息是GIS空间实体信息提取的主要技术之一.从国内外的研究现状来看,对于遥感图象的空间信息的提取还处于探索阶段,遥感图象的空间信息并没有得到充分、高效利刚.作为一种典型的GIS空间实体,建筑物经常作为信息提取的研究对象.该文在研究现有方法的基础上,提出了一种基于统计模式识别理论的从遥感图象中对建筑物进行信息提取的方法.该方法主要有两个特点:1.以统计模式识别的三个阶段——图象分割、物体测量与分类估计——作为理论基础,该方法也分为相应的三个阶段;2.在物体测量阶段,引入数字摄影测量技术,建立数字表面模型,并据此对建筑物进行检测.该方法共分为十一步,分别为:1.遥感图象预处理;2.区域分割;3.边缘检测;4.建立金字塔图象;5.边缘匹配;6.校正匹配;7.匹配其它点;8.计算匹配点三维位置;9.建立数字表面模型;10.检测;11.建筑物分类.其中,第1步为准备阶段,第2-3步为图象分割阶段,第4-10步为物体测量阶段,第11步为分类估计阶段.该方法的重点在物体测量阶段.该阶段的核心是利用数字摄影测量技术建立数字表面模型,然后据此检测建筑物.而建立数字表面模型的核心在于对图象匹配算法的恰当选择,该方法在不同的匹配阶段根据该阶段的特性而选择了相应的算法:松弛迭代算法、最小二乘算法及相关算法.并且,在匹配之前,建立了金字塔图象.在图象分割阶段,该方法采用了阈值分割算法与边缘检测算法.在分类估计阶段,该方法采用了C-均值聚类算法.该文共分为五章,其中第三章与第四章为该文的核心.第一章"绪论"主要分析了遥感图象信息提取及模式识别在其中的应用的研究现状;第二章"遥感图象及其预处理"介绍了遥感图象的特性与一些遥感图象预处理技术;第三章"统计模式识别——图象分割、物体测量与分类估计"对该方法各个步骤刚到的各种算法进行了深入的分析、比较;第四章"典型GIS空间实体——建筑物信息提取"详细阐述了该方法的具体步骤;第五章"结论与展望"总结全文,并指出了进一步的研究方向.