居民地的解译是遥感信息提取技术中的难点之一，居民区域是由建筑物、道路、绿地、空地、水域、阴影等多种地物类型相互延续、相互交错而成的复杂的有机混合体，使其光谱特征成为地表各种地物中最复杂的一种。因此，通过对居民地特征进行详细的分析，针对SPOT2．5米数据，选择密云区作为示范区域，研究基于遥感影像纹理信息和类间相关关系，结合面向对象的分类方法，对居民地信息进行自动提取。其中，通过提取遥感影像的纹理信息，提高居民地内部各地类的界线区分，降低其他土地利用类型内部的界线；并利用居民地内部各类之间的相关关系，建立基于类间层次关系和语义组体系方法，研究形成居民地自动分类规则，达到居民地的自动提取，本方法提取的面积精度可以达到89．5％，可适用于较大范围内高分辨率数据的居民地信息自动提取。
