结合多尺度分割和CART算法的特性，提出一种新的目标信息提取方法。其基本思想是将小尺度分割与大尺度分割相结合，将影像分割成一系列同质性对象；以同质性对象为基本单元选择训练样本，后利用CART算法提取目标信息。实验结果表明：与单纯像素级的CART算法相比，该方法可有效减少提取结果的噪声，一定程度上排除了其他地类对目标信息的干扰，提取精度显著提高。