卫星遥感技术以其在获取信息方面具备的快速、无损、大范围的特点,在农业生产的多个环节得到广泛应用。结合遥感技术,可以获取农业土地利用情况、调查农业资源、监测农作物长势、农作物估产等。在发展推进现代农业的过程中,首要工作是快速收集农作物生长状况,而遥感无疑在农作物信息的快速收集中具有明显优势。高分六号卫星属于我国高分卫星发展项目,空间分辨率可达2米,对地面地物有较好的识别度,本文基于高分六号卫星影像特点,选取面向对象分类的方式进行农业大棚信息提取。面向对象分类中,对象是否贴合实际直接决定分类精度,因此影像分割是重要一环,在影像处理过程中时常会遇到分割方法与分割尺度的选择问题。通过最优分割尺度预测,以及对不同尺度分割效果的实验对比,可以对图像最优分割参数做出合理确定,达到理想的分割效果。为选择合适的分割尺度,本文通过KNN（最近邻）分类法,对不同分割尺度下的影像进行分类,通过对比分类精度得到最优分割尺度。在进行分类之前,对高分影像分类中常用的55个影像特征进行选取,构建特征空间,并做出特征空间优化。然后结合最优分割尺度,分别使用CART决策树分类法、SVM（支持向量机）分类法、KNN分类法对影像进行分类对比,得出最适合用于大棚提取的分类算法,并用于萍乡市农业大棚信息提取。最后根据提取结果,统计萍乡市农业大棚面积与分布情况等信息。主要工作和成果如下:（1）介绍棋盘分割法、四叉树分割法、FNEA分割法以及光谱差异分割法,通过对比分割效果以及客观评价指标,发现FNEA分割法在高分辨率影像分割中有较好的适用性。结合ESP2工具预测最优分割尺度,在{50,120}尺度范围以10为步长选取8组分割尺度,选择一块实验区,采用面向对象的KNN分类法对不同分割尺度下得到的实验区影像进行分类。在{0.3,0.8}区间内以0.1为步长,对比不同权重组合的形状因子与紧致度因子下,农业大棚分割效果,最后得出适合农业大棚提取研究的最优分割尺度与参数;（2）选取合理的特征维数与特征值可以提高分类精度与效率,结合农业大棚空间分布特征、纹理特征、几何与光谱特征,选取在高分影像分类中常用的55个特征构建特征空间。通过分析特征维数与样本可分离度之间的关系,得出在特征维数为26时,样本间有较好的分离度,分类效果较好。根据特征分析后特征的重要性排序,选取前26个影像特征用于后续分类提取工作;（3）采用相同分割参数与特征,利用CART决策树法、SVM法、KNN法分别对同一实验区域分类,对比分类效果与精度,得到更适合用于农业大棚信息提取的分类方法。发现在总体分类精度与大棚的提取精度上,CART决策树分类优于其他两者,更适合用于农业大棚提取;（4）根据萍乡市农业大棚提取成果,统计得出萍乡市农业大棚数量共1249个,总面积3910947.82m2,发展规模较小。通过分析大棚分布情况,得出大棚主要分布在靠近公路、水流的区域,其次是分布在农田中间,有较少大棚分布在山脚下。