近年来，随着卫星传感器空间分辨率的不断提高，高分辨率遥感影像成为城市信息提取的重要数据源之一。本文对高分辨率遥感卫星影像中城市人工地物(主要是道路和建筑物)提取方法进行了相关研究，为采集和更新城市数据提供技术支持。本文主要内容包括：1．结合高分辨率遥感卫星影像的特点，分析了高分辨率遥感影像分割提取的技术难点，说明了基于像素光谱特征的传统分割方法的局限性，阐述了基于目标多种特征的分割方法在高分辨率遥感影像分割提取中所具有的优势。2．以盐城市的Quickbird遥感影像为对象，研究了典型地物在不同波段的影像中的各种特征，并根据这些特征选取最有利于提取地物的单波段遥感影像或者多波段合成的遥感影像作为进一步处理的对象。3．深入研究了面向对象的多尺度分割算法，通过试验得到了提取道路和建筑物各自的最佳尺度参数，然后在相应的尺度影像层上，结合道路和建筑物的特征，试验得出了道路和建筑物的最佳分割参数组合。4．研究了基于置信度的Mean Shift分割算法，试验得到建筑物和道路在该方法中的最佳参数组合。5．通过试验得到上述两种方法在高分辨率遥感卫星影像上所提取的人工地物的初始轮廓。对比分析这两种分割方法，说明了基于置信度的Mean Shift分割方法在高分辨率遥感卫星影像分割方面更具优势，从而证明了该方法用于高分辨率遥感卫星影像城市人工地物提取的可行性与有效性。