随着航空航天技术的发展，遥感影像数据的空间分辨率不断提高，利用高分辨率遥感影像进行建筑物提取已经成为建筑物信息获取的重要手段，而建筑物信息可用于进一步研究城市扩张、城市规划、热岛效应、人口估计、灾害评估等。随着影像分辨率的提高，地物细节愈加丰富，场景信息愈加复杂，传统方法对于建筑物的识别难度也随之增加。因此，如何自动、准确、高效地提取复杂场景下的建筑物信息仍是现今遥感影像信息提取领域的难点。本课题针对高分辨率遥感影像中建筑场景的复杂性，拟将视觉注意机制引入遥感影像建筑物提取中，研究基于视觉注意机制的复杂场景下建筑物自动提取理论及方法。通过分析视觉注意机制在遥感影像解译过程中的作用，研究建筑物的视觉显著特征描述方法，并以此为基础研究视觉注意机制下从建筑区到建筑物的多尺度逐级自动提取策略，从而提升遥感数据处理的自动化程度，并提高遥感影像智能解译的效率和精度。