高分辨率遥感图像中的建筑物识别提取是遥感应用与摄影测量以及计算机视觉等领域的前沿课题，有着十分重要的理论和现实意义。但是对建筑物的识别提取在实际应用中还存在着许多困难，使其完善成熟还有许多工作需要去做。本文对其中的部分问题进行了深入研究，从典型建筑物轮廓的几何形态出发建立基本模型，并给出了相应的建筑物提取算法。 本文的主要工作包括：(1)引入直角多边形建筑物模型，并以此为基础提出了基于面积因子和基于CART分类树的建筑物外形标绘算法。这两种算法均可提取遥感图像中多种复杂形状的建筑物，并具有一定的容错性。(2)研究了建筑物主方向的计算方法。建筑物的主方向表征了建筑物的朝向，是建筑物的重要特征之一，如何准确快速地计算出建筑物体的主方向是进行建筑物识别提取的关键。本文对建筑物主方向计算进行了研究和总结，提出了改进的直线拟合提取主方向算法和基于主分量分析的主方向提取算法。(3)对本文提出的基于面积因子和基于CART分类树的建筑物外形标绘算法以三种主方向计算方法进行实验验证和综合比较，分析了它们各自的特点、不足以及在实际工程中的应用价值。