本文旨在研究基于遥感光谱指数的建筑信息提取。首先,分析了遥感影像在数字量化值(Digital Number,DN)和地表反射率(Surface Reflectance,SR)下反演典型建筑指数的性能差异;其次,对城市指数(Urban Index,UI)进行了改进,提出了一种抑制裸地的建筑信息提取算法模型;最后,构建了重庆市主城区2001年-2019年间的长时间序列建筑信息数据集。具体的研究内容及主要结论如下:1.为了研究大气校正对建筑指数性能差异的影响,选取7种典型建筑指数,反演了大气校正前后的建筑指数,实验结果表明:(1)大气校正后建筑指数的最小值变小,最大值变大,取值范围变宽,遥感影像得到了改善,建筑信息增强。大气校正后建筑指数的标准差相比未校正的建筑指数的标准差增加了一倍左右,建筑指数标准差变大,则离散程度大,从提取建筑信息的角度分析,大气校正去除了大气对图像的影响,更能反映地表辐射的真实情况。(2)校正后反演的建筑指数与未校正反演的指数之间具有极强的正相关关系,但又存在明显的区别。各种建筑指数在大气校正前后的总体精度和Kappa系数不相同,相比未校正影像反演的指数,大气校正后的指数建筑信息提取总体精度和Kappa值相应得到提高,因此大气校正利于提高建筑指数的性能。2.为了提高建筑指数的提取精度,并针对裸地、城市建筑区域容易混淆和提取建筑信息混有植被的缺点,本研究根据建筑、裸地、水体和植被的地物光谱曲线,参照构建基于指数型建筑指数(Index-based Built-up Index,IBI)的思路,结合最佳阈值算法提出了新的模型方法,最后建立一种抑制裸地建筑信息提取算法模型。对实验结果表明:(1)提出抑制裸地的建筑信息提取算法模型提取效果较好、精度较高,该方法提取的总体精度为85.6%,高于其他建筑指数,并能有效抑制裸地和稀疏植被的提取。同时提取的建筑信息在空间上具有较好的连续性,有助于建筑信息的结构化分析。(2)在现有建筑指数中,构造指数时避免裸地光谱特征,利用遥感影像复合波段、成分分量、基础指数和经过多重处理构建的建筑指数模型提取的总体精度较高。3.以重庆市主城区为研究区,构建了2001年-2019年间的遥感影像的长时间序列建筑信息数据集及分析了建筑景观格局的动态变化。2001年-2019年重庆市主城区建筑扩张较为明显,共计增长了18.03%,覆盖面积由217.28 km2增加到1204.06km2,增长了近6倍,年均增长高达约50 km2;主城区中心建筑面积增长率较低,城中心周围增长率较高,且由城中心向四周呈显著扩张态势,距离城市中心越远,建筑面积增长速度越快;主城区景观格局变化较大,斑块密度增加,平均斑块面积减少,香农多样性指数明显地上升,同时景观结构呈多样化,建筑景观格局破碎度持续升高,建筑景观格局优势度不断加强,建筑景观形状变得更加复杂化。