摘要
建筑物是城市地表覆盖的重要组成部分，其提取对于城市规划、灾害监测、环境保护等方面具有重要意义。
近年来，随着高分辨率遥感技术的快速发展，基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法成为了研究热点。
QuickBird卫星影像凭借其高空间分辨率、多光谱信息等优势，为快速、准确地提取建筑物信息提供了数据基础。
本文首先介绍了建筑物提取、QuickBird遥感影像等相关概念，并回顾了国内外建筑物提取方法的研究历程，重点阐述了基于QuickBird影像的建筑物提取方法，包括传统方法和深度学习方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来发展方向进行了展望。
关键词：建筑物提取；QuickBird影像；高分辨率遥感；深度学习；面向对象
#1.1建筑物提取
建筑物提取是指从遥感影像中自动或半自动地识别和提取建筑物区域的过程。
它是遥感图像解译的重要内容之一，也是数字城市、城市规划、灾害评估等领域的重要基础。
#1.2QuickBird遥感影像
QuickBird卫星是由美国DigitalGlobe公司运营的高分辨率商业遥感卫星，其全色波段空间分辨率高达0.61米，多光谱波段空间分辨率为2.44米，具有高空间分辨率、高时间分辨率、多光谱信息等特点，能够提供清晰的建筑物纹理、形状等信息，为建筑物提取提供了丰富的数据源。
#1.3高分辨率遥感
高分辨率遥感是指空间分辨率在1米至5米之间的遥感技术，能够获取地表更精细的信息，如建筑物轮廓、道路、植被类型等，为城市精细化管理、环境监测等提供了数据支撑。
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