SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)是一种主动式微波传感器,由于其具有全天时、全天候、高分辨率的特点,已被广泛应用于经济、军事和科学研究等诸多领域。目前,基于城乡高分辨SAR图像数据解译已经成为一个研究热点。本文对高分辨率SAR图像建筑物提取和建筑物几何信息获取两个方面进行深入的研究,主要研究内容如下:1.高分辨率SAR图像建筑物提取。建筑物在SAR图像呈现两个关键特征:叠掩和阴影,针对依据叠掩和阴影提出的建筑物检测方法忽略像素间关系而导致建筑物提取精度不高问题,本文构造一个自适应的权重系数,更好描述邻域内像素的影响,以此改进MRF(Markov Random Field),并基于改进的MRF模型实现SAR图像分类,在此基础上,采用形状指数、长宽比和面积因子等形状特征进行分类后处理,实现建筑物的检测,实验结果表明本文提出的基于MRF的建筑物提取算法是有效的。2.建筑物几何信息的获取。在分析直接测量方法获取建筑物三维信息不足的基础上,提出基于模型与图像匹配度的建筑物几何信息提取算法,该方法首先在建筑物检测的基础上,建立模型与图像匹配度函数,把几何信息提取问题转化为匹配度函数的优化问题,然后结合遗传算法与模拟退火算法的优点,构造遗传模拟退火算法实现匹配度函数的优化,获取建筑物的精确几何信息,并通过了实验验证。