遥感是通过传感器获取目标丰富知识数据的技术,随着城市化进程的迅速发展,获取城市建筑物高度信息对城市规划和发展具有重要意义,从遥感影像中提取人工地物高度,尤其是建筑物高度,是近些年来研究的热点课题。本文在分析影像中建筑物分布场景的基础上,结合面向对象的建筑物阴影提取和遥感影像建筑物高度提取方法,开展了针对影像中不同场景建筑物高度提取方法的研究。首先,结合多幅影像建筑物分布情况,从光谱特征、几何特征等方面分析建筑物阴影,并结合建筑物形状、空间位置、分布密度等特征对多幅影像中建筑物分布场景进行分类,将影像中建筑物分布归纳为5种不同场景。其次,针对高分影像,提出一种集成影像特征分量与建筑物阴影形态特征的面向对象建筑物阴影提取方法。通过分析遥感影像的光谱特性,构建主成分第一分量PC1、绿波段分量G、过绿指数EXG以及色调特征H,并采用伽马变换对H波段进行增强处理,对各特征分量DN值归一化处理并进行综合分析,根据建筑物阴影形态特征设立面积及长宽比规则,构建规则集,实现面向对象的建筑物阴影信息提取。实验表明,相比于传统基于像素信息的阴影提取方法,该方法不仅能够有效地削弱水体、植被、深色地物的影响,而且能够去除非建筑物阴影的干扰,所获得的建筑物阴影斑块完整,无破碎图斑。最后,论文分析了影像中建筑物阴影与太阳高度角、太阳方位角、传感器高度角、传感器方位角、地形、建筑物形状、建筑物分布密度等要素的关系,分别建立了简单场景、复杂地形及其他场景下建筑物高度计算模型,在Visual c#.net开发环境下成功实现了渔网法阴影长度的提取及粗差剔除,将不同场景的建筑物高度提取结果与实地量测结果进行比较,对实验结果进行精度评价和误差分析。本文从影像中建筑物分布不同场景着手,建立部分多种场景下的建筑物高度提取模型,通过面向对象的方法提取建筑物阴影,利用阴影法和有理函数法提取建筑物高度,将提取结果与实地量测结果对比检验,精度较高,验证了本文方法的准确性。