利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取的常规方法是首先利用二次散射特征线确定建筑物边界, 然后利用叠掩、阴影等散射特征来提取建筑物高度.当建筑物目标走向与星载SAR方位向夹角较大时, 其二次散射特征不明显, 常规重建方法不能取得理想结果.针对这类建筑物目标, 在分析SAR图像上的散射特征为平行四边形条带的基础上, 提出一种基于几何模型约束的建筑物自动提取与三维重建方法.将该方法应用于TerraSAR-X聚束模式图像, 并对提取结果进行了分析和评价, 表明该方法能够有效提取建筑物目标及其三维信息.

近年来不断发展成熟的合成孔径雷达技术将获取的图像分辨率提高到分米级.在高分辨率条件下, 建筑物在SAR图像上表现出的空间信息更加丰富，结构特征更加明显.首先提出了分解模型对高分辨 SAR图像中矩形建筑物的特性进行详细分析.在此模型中，散射效应根据不同的贡献来源被细分，以便于解析建筑物图像特征在不同的SAR成像条件下的几何结构和空间分布规律.然后基于建筑物图像表征的结构先验，提出了一种新的单幅高分辨率SAR图像建筑物检测和3-D重建算法，其中包括模型匹配的图像特征的提取，以及先验引导的重建过程.最后，选用了实际高分辨率SAR图像进行建筑物检测和三维重建实验并对重建结果进行了讨论.

提出了一种利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构的方法.首先, 分析了高分辨率SAR图像建筑物产生的电磁散射的类型, 给出了不同类型散射区域的后向散射计算方法, 并在此基础上给出了一种利用建筑物三维CAD模型进行SAR建筑物特征区域图像仿真的方法; 其次, 给出了利用建筑物的二次散射结构确定建筑物底部轮廓位置和方向的方法, 并提出了一种基于分布密度函数差异的仿真图像迭代匹配方法, 进行建筑物高度的反演.仿真SAR图像后向散射系数用来划分建筑物不同的散射区域, 通过计算特征区域之间的分布密度函数差异, 以取得最大匹配度值的仿真图像对应的检验高度作为建筑物的反演高度;最后, 选用了两幅不同屋顶类型的实际机载高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构实验, 试验结果较为理想, 验证了所提方法的可行性和有效性.

针对山区高分辨率雷达卫星Radarsat-2图像的严重几何变形, 提出了一种新的双视向雷达图像几何校正方法.实验证明该方法可以有效祛除地形引起的各种几何变形, 防止地形引起的后向散射系数的失真, 特别是能够有效祛除叠掩和阴影的影响, 而这个问题是基于单幅雷达图像的传统几何校正方法无法解决的.为合成孔径雷达(SAR)图像在山区的推广应用提供了重要手段.