摘要：
地物的自动识别一直是遥感影像处理领域的研究热点，目前已经形成了一些比较成熟的地物识别方法，如面向对象、支持向量机和BP神经网络等方法，均可得到较好的识别效果，但大都存在算法效率低，精度差、自动程度不高，需要大量人工参与等问题。本文尝试将基于机器学习算法的目标自动识别标注技术应用于遥感影像信息提取，在利用worldview2全色影像数据进行汽车识别研究的基础上，提出了在Microsoft Visual C++平台下利用OpenCV函数库，提取样本图像Haar特征，并采用Adaboost算法训练分类器，在高分辨率遥感影像上进行汽车自动识别、提取的新方法，并总结归纳了技术方法流程及相关程序。
