本申请联合LiDAR点云与光学图像实现房屋自动识别矢量化，将点云数据的高度光学图像nDSM与高度光学图像的边缘轮廓信息作为输入波段参加光学图像的多尺度高程协同分割；提出一种基于地物梯度、高程空间关系的植物与房屋的分拣优化方法，对于房屋的边缘信息识别结果，提出一种角点识别驱动的房屋轮廓精细矢量化方法；本申请能有效识别出四棱锥形的房屋和四合院类型的房屋，对屋顶表面存在小型附属物的房屋也有很强的适应能力，对于人字形、工字形或多种类型的房屋组成的房屋集群能正确识别，基于高程、回波、光谱和梯度等多特征进行多层次优势互补的房屋识别，取得了优质的识别和房屋自适应矢量化效果。