遥感影像已成为获取空间地理信息的重要技术手段，遥感影像空间分辨率的提高使得影像分割在影像分析中的作用越来越重要。快速、准确的提取城市建筑物对于基础地理信息更新具有重要的意义和作用。对遥感影像城市建筑物区域进行分割和提取，确定建筑物的范围，有助于提高单栋建筑物提取的精度和效率。本文以建筑物区域在遥感影像中的影像特征为基础，研究了几种典型遥感影像分割相应的特征向量，重点研究了建筑物区域纹理特征的频域表征方式，构建了纹理特征向量。分析了影像分割的基本方法和发展方向，总结分析了几种典型分割方法的特点。阈值法运算速度快，适用于并行处理，但只对背景与目标对比度较大的影像具有较好效果；边缘检测法适用于地物边界有灰度突变的影像分割，但对局部灰度突变影像检测的效果不佳；基于区域的分割方法能够同时利用像元之间特征值的相似性和空间相关性，不易受噪声干扰，适用于不同性质影像的分割；集成的分割算法改善了利用单一算法进行影像分割的局限性，提高了分割精度；基于特定理论的分割方法通过应用特定的数据理论、方法和工具，提高图像分割精度。归纳了城市建筑物区域的三种主要类型，住宅建筑区、公共建筑区和生产建筑区，总结了上述三类建筑物区域常见的四种结构，行列式、点群式、周边式和混合式。分析了建筑物区域的光谱特征、上下文特征和纹理等影像特征，阐述了纹理特征的表征方式，描述了几种典型遥感影像建筑物区域的影像特征。根据建筑物区域的影像特征，分析了几种分辨率遥感影像分割使用的特征向量，研究了光谱特征向量的构建规则和纹理特征向量的构建方法。利用二维傅里叶变换法计算以建筑物主方向、排列方式形成的建筑物区域纹理特征，通过分析建筑物区域内地物频谱能量的分布情况，判断建筑物在空域中的主方向和周期性，构建建筑物区域的纹理特征向量。利用几种典型的遥感影像进行分割实验，构建相应的影像分割特征向量，对比了本文实验结果与人工判读结果，分析了实验分割精度，验证了本文研究的特征向量的可行性和有效性。根据实验结果，分析了影像分割过程中的影响因素，得出结论，并指出需一步研究的内容。