Rezumat: Disponibilitatea tot mai mare a imaginilor satelitare de înaltă rezoluție reprezintă o sursă nouă și importantă pentru extragerea automatăa clădirilor. Prezenta lucrare demonstrează conceptul de segmentare şi clasificare orientată-obiect, folosind date satelitare de înaltă rezoluţie (date Cartosat-1 combinate cu IRS-1C, LISS IV) pentru extragerea automată a clădirilor folosind softul eCognition. Acurateţea generală a imaginii clasificate este 0,94, iar acurateţea Kappa este 0,92. Acurateţea producătorului pentru clădiri, vegetaţie şi umbră este de 0,9745; 1,0 şi 0,8999, iar valorile utilizatorului pentru aceleaşi elemente sunt de 1,0; 0,9475 şi 1,0. Acurateţea generală a clasificării este bazată pe masca TTA (suprafaţa de pregătire şi testare) şi este de 0,98, iar acurateţea Kappa este de 0,96. Acurateţea producătorului pentru clădiri, vegetaţie şi umbră este de 1,0; 1,0 şi respectiv, 0,7344, iar valorile utilizatorului pentru aceleaşi elemente sunt de 1,0; 0,9475 şi, respectiv, 1,0.