伴随着国产高分辨率遥感技术的日益发展，交通行业对高分遥感数据的需求得到了快速释放，带动了国内交通遥感的蓬勃发展。交通路网作为多行业的基础性地理信息数据，在城市规划、车辆导航、应急救灾、施工监管、出行服务、军事等多方面应用具有重要作用，高分辨率遥感技术为准确、及时地提取和更新路网提供了一种有效手段。近几十年国内外对遥感影像道路提取的研究也有一定的进展，产生了大量的自动、半自动道路提取算法，但由于从高分辨率遥感影像中提取道路的复杂性，这些方法与工程应用仍存在一定距离。本文在交通运输部的有关项目支持下，总结道路在遥感影像中的特点和深入研究现有提取方法，选取了具有较好实用价值的灰度阈值分割、边缘检测、数学形态学等和相关预处理方法融合使用，提出了一种基于模糊连接度进行道路提取的方法，又通过进行自适应增强和平滑的预处理、自动选取阈值的图像分割以及种子点自动获取等改进，提出了基于改进模糊连接度的交通路网自动提取算法和流程，进行了相关实验，对提取结果给出了一种直观的验证方法，并取得了良好效果。最后，为将本文研究的交通路网自动提取技术更好的进行推广应用，在对提取算法和流程进一步优化的基础上，设计了一套卫星监测分析与遥感应用平台，并基于此平台重点开发了交通路网自动提取插件系统，该插件系统能够自动地将交通路网从遥感影像中准确地提取出来，大大降低了工作量和对操作人员专业知识的要求，有效地控制了时间和成本，具有较好工程应用的前景。