摘要：随着遥感技术的发展和卫星空间分辨率的提高,高分辨率遥感图像在各个领域的应用已变得越来越为广泛。同时,基于高分辨率遥感图像的交通参数提取方法逐渐被人们所熟知,为日常交通监管和控制提供了可能。本文旨在研究从卫星图像中进行运动车辆探测和速度提取,首先介绍了国内外研究现状、图像预处理等基本理论知识,然后就运动车辆探测和速度提取展开了以下几方面的研究：(1)根据高分辨率卫星图像的特点,并借鉴目视判读原理,本文采用面向对象影像分类方法探测运动车辆。通过对路段内的运动车辆探测进行多尺度分割、构建运动车辆探测影像对象层次结构以及图像模糊分类来实现运动车辆的探测。(2)本文以全色图像为基准图,多光谱图像为匹配图,对二者进行匹配融合,以获取运动车辆在两种时相下的地理经纬度坐标,计算车辆移动距离,并根据全色图像和多光谱图像的成像时间间隔,提取速度。(3)采用实验数据进行实例验证。本文选取不同车道等级和有无交叉口影响的三个路段进行运动车辆探测和速度提取,并对车辆探测结果进行精度评估,结果表明面向对象影像分类方法具有较高的检出率,达到94.03%。基于全色图像和多光谱图像匹配融合技术提取的车辆速度与实地拍摄的视频数据分析结果基本吻合,证明该方法具有一定的适用性。本研究提出的从卫星图像中进行运动车辆探测和速度提取,对于智能交通系统中交通信息采集的丰富以及交通参数提取方法的探索具有重要的意义。