建筑物区域提取可为城市规划、土地利用、灾害检测等提供重要信息。随着SAR系统的不断发展，高分辨率、多极化数据不断涌现。相比于单极化SAR，极化SAR可以获取建筑物目标更多的极化信息，对其实现更全面的描述。因此，基于极化SAR的建筑物区域提取已成为当前的一个研究热点。　　目前，极化SAR建筑物区域提取主要是利用散射机理的方法。然而，由于建筑物的复杂结构以及排列方向等因素的影响，目标散射机理并不能很好地描述建筑物的散射特性。比如，不平行于雷达方位向的建筑物常表现为体散射特性，导致其与森林发生分类混淆。该现象对于倾斜接近45°的建筑物表现的尤为明显。针对上述问题，本文从三个方面对极化SAR图像的建筑物区域提取进行研究。　　(1)针对经典目标分解方法中体散射过高估计及负功率现象会影响建筑物区域提取的问题，本文提出一种基于散射模型和特征分解的新分解方法。为了限制体散射的过高估计，提出一种新的随机散射模型代替经典体散射模型来描述森林和植被的散射特性，并引入45°二面角散射模型描述剩余交叉极化分量;为了消除负功率现象，本文利用特征矢量及其正交性来计算散射模型参数。实验结果表明，相对于传统方法，新分解方法更有助于极化SAR图像的建筑物区域提取。　　(2)针对散射机理无法解译倾斜角接近45°的特殊建筑物的问题，本文分别引入两种极化特征进行极化SAR建筑物区域提取研究。首先，提出一种引入极化方位角统计特征的方法。根据区域匀质性，由极化方位角的标准差来区分森林和45°特殊建筑物，并结合目标分解方法完成对建筑物区域的提取;其次，提出一种引入极化相关系数方法。分析已有极化相关系数的缺陷，提出一种新的具有旋转可变性的极化相关系数，并根据其在旋转最大化前后的变化比来提取45°特殊建筑物，然后结合圆极化相关系阿数和总功率SPAN完成对建筑物区域的提取。　　(3)针对全分辨率极化SAR图像无法反应目标在不同观测视角和观测频率下散射特性变化情况的问题，本文引入二维时频分解方法对极化SAR图像建筑物区域提取进行研究。对于方位向分解，使用非平稳目标检测方法，并提出一种新的基于SPAN变异系数的非平稳目标检测方法;对于距离向分解，根据子频谱图像极化干涉复相干相性，利用最优化相干系数对相干目标进行检测，并在此基础上完成对建筑物区域的提取。　　实验结果证明，上述方法都取得了不错的提取效果，这在一定程度上解决了困扰极化SAR建筑物区域提取的一些难题。