利用全色多光谱遥感图像对道路进行自动识别与提取，是近年来研究比较活跃的领域之一，它对城市规划、交通管理、灾害监测都有着重要的实际意义。早期遥感数据因为技术限制，大多是灰度图像，因此，已有的自动和半自动方法大都没有考虑道路的颜色和纹理特征。同时，现有的道路提取方法多数受限于半自动的本质，不能得到普遍的应用，无监督的道路提取也是近些年来研究的重点。本文在分析研究了国内外关于高清晰遥感图像道路提取方面的进展之后，提出了一种基于颜色和纹理特征的道路网络自动提取方法，并开展了探索性的研究，主要内容包括：1．提出了道路点自动获取方法，解决了道路自动提取的关键问题——起始道路点的确定，减少了道路漏检情况的发生。2．对TPA(Texture Progressive Analysis)技术进行了详细研究，并加以改进，使之适用于局部范围的纹理特征判断，解决了道路搜索单像素判断问题。3．对边界跟踪方法进行了深入探讨，提出了渐增式道路扩展方法，设计了道路搜索流程，避免了传统纹理分析方法需要对遥感图像所有像素进行处理的弊端，同时也提高了计算效率、减少了虚假道路信息的产生。4．开发了基于颜色和纹理特征的道路网络自动提取原型系统，对系统的各个功能模块和具体流程进行了详细的设计，验证了本文研究内容和方法的正确性。