随着卫星遥感技术的快速发展，遥感影像的空间分辨率日益提高，如何从高分辨率影像中准确、高效地采集感兴趣地形要素（道路、居民地等）一直是测绘界学者研究的热点与难点。遥感影像道路提取是摄影测量方法成图中重要的要素之一，也是国内外学者关注的重点。论文针对高分辨率遥感影像道路网提取理论与方法展开研究，采用先提取交叉口后搜索交叉口间道路段的方法构建整幅影像道路网拓扑结构，分别对影像交叉口提取方法及道路段路径匹配搜索方法进行了深入研究，完成的主要工作及创新点有：　　（1）根据影像上道路网呈现的特征构建了高分辨率影像道路网模型，设计了道路网提取的基本方法　　与中低分辨率遥感影像不同，道路在高分辨率影像上表现为具有一定形状的带状特征，道路网表现为具有连通性及特定拓扑关系的道路段集合。为了提取高分辨率影像道路网，本文采用基于交叉口检测的道路网提取思想，首先检测道路交叉口位置并识别交叉口属性，然后进行交叉口间路径搜索并构建道路网拓扑结构。本文在详细分析高分辨率影像道路网特征基础上，介绍了高分辨率影像道路网模型构建过程及方法，并对道路网提取中各关键技术进行了详细阐述。　　（2）为了提高交叉口检测效率，在道路网初检测基础上利用可变形部件模型思想计算交叉口概略位置　　道路交叉口是道路网中的重要目标，对构建道路拓扑关系具有连接性作用。本文认为提取道路网的前提是准确地获取道路交叉口位置与属性。为了提高交叉口检测效率，本文首先利用视觉显著性理论对影像场景进行分析，通过计算影像全局显著性特征图获取道路网候选区域。然后采用基于可变形部件模型思想提取交叉口概略位置，根据交叉口几何形状特点将其视为具有一定形变的部件模型，通过训练交叉口样本构建不同类型交叉口模型并计算模型参数，然后利用模型在影像上匹配搜索交叉口位置。实验结果表明，算法能够有效地获取道路交叉口概略位置，提取的交叉口完整性高，可作为下一步交叉口精确定位及属性识别准备数据。　　（3）针对交叉口准确定位及类型识别问题，提出了基于语义规则的交叉口提取识别方法　　在获取交叉口概略位置后，需准确确定交叉口区域位置以及交叉口属性（道路分支个数）。为了对影像交叉口位置进行准确定位，提出了基于语义规则的道路交叉口定位及属性识别方法。在对交叉口目标进行建模时，将其视为由交叉口同质区域及边界构成的面对象，结合交叉口同质区域辐射、纹理、几何特征制定语义规则，并通过语义特征匹配方法准确计算交叉口位置。此外，根据交叉口同质区域边界像素与中心点像素之间距离函数判断交叉口类别。实验结果显示算法能够准确获取交叉口区域位置与类型，并且提取效果优于传统方法。　　（4）针对影像交叉口之间道路路径搜索问题，设计了针对不同场景的道路段路径搜索方法　　在获取交叉口位置及类别后，如何进行交叉口间道路段连接是提取道路网的关键。为了解决影像道路段路径搜索问题，本文对基于方向纹理特征的道路节点提取方法进行改进，在计算方向纹理特征时引入路面视觉显著性特征，使其能够对不同场景路面进行处理。分别根据场景中无干扰因素及场景中存在干扰因素时的道路视觉特征设计不同提取策略。在此基础上，利用最小二乘匹配方法与三次样条曲线拟合方法拟合道路中心线。通过多组实验验证表明，该方法对不同场景下道路段有较好的处理效果，能够有效克服干扰因素对道路提取的影响，且提取完整性和可靠性优于现有算法。