内河航道信息化管理和监测是保证航道运输畅通和社会交通快速发展的重要依据,也是提升内河水运服务能力的必要手段。传统的航道信息获取方式通常是利用人工测量完成,效率低下,费时费力。因此,如何快速有效的获取航道信息对于航道建设和水运资源利用具有十分重要的现实意义。随着遥感技术的日益成熟和发展,高分辨率遥感影像可以实时的提供研究区及研究目标准确的地面信息,而面向对象的图像分析方法是高分影像数据进行处理与分析的先进技术手段。但是常规的面向对象图像分析技术在“先分割后识别”的技术框架上还存在一些缺陷,如对边缘等重要分类线索方面利用不足。本文设计了面线基元关联的航道信息提取方法,对航道中典型的人工建筑物(码头和桥梁)开展了自动提取方面的工作。论文研究内容和主要工作包括:(1)获取面线基元及面线空间关系建模。首先采用基于硬边界约束与两阶段合并的图像分割方法对影像进行分割,获取影像的特征基元;利用相位编组方法获取影像的线基元;而后利用面线基元关联模型,对获取的面基元和线基元建立空间关联关系,并提取面线关联特征,为后续的图像分析提供面线特征库。(2)基于数学形态学的目标检测。通过分析高分影像上典型的人工建筑物(码头和桥梁)的位置特征及邻水特征,在图像分割的基础上采用支持向量机的监督分类方法对图像进行分类,得到水体区域,而后利用数学形态学方法检测出水体边界上的疑似目标区域。(3)面线基元关联规则约束的目标提取。在检测出目标的疑似区域的基础上,根据目标、陆地、水体三者间的位置关系以及码头、桥梁各自的形状特征,对目标疑似区域从斑块线密度、近似垂直直线对、直线长宽比和轴线曲率等方面进行规则约束,并对提取结果进行形态精化处理,实现对码头和桥梁的精确提取。实验表明,本文方法可以有效且精确的实现对码头与桥梁等人工地物的提取,体现出了方法的技术优势。