合成孔径雷达(Synthetic Apert珊e Radar，SAR)是一种主动式的微波成像传感器，具有全天候、全天时、穿透力强等特点，比光学传感器具有更优越的性能。近年来，随着SAR平台的发展，SAR数据逐渐向多模式、多极化、高分辨率的方向发展，更高的分辨率使SAR影像可以获得更加丰富的地物特征，但是相对的SAR影像地物信息也变得更加复杂，增加了地物信息提取的难度，而且目前的影像目标识别还是以人工识别为主，这大大的降低了SAR影像的利用效率。因此，发展SAR影像目标识别算法还是一个急需解决的课题。建筑物是人类活动的主要场所，建筑物信息的获取对于军事和民用方面都有重要的价值，目前建筑物信息提取的研究还主要集中在光学领域，但是建筑物在高分辨率SAR影像上具有比光学影像上更加明显的影像特征和结构特征，使得越来越多的学者开始利用高分辨率SAR影像进行建筑物信息提取。本文就以实现高分辨率SAR影像建筑物信息的自动提取做出了相关的研究。　　本文在对国内外建筑物信息提取研究成果进行总结和分析的基础上，对建筑物的散射特性和几何特性进行分析，并结合分层处理的思路，实现了高分辨率SAR影像的建筑物提取工作。主要研究内容包括：⑴为提高建筑检测的效率，排除非建筑的干扰，为SAR影像建筑物信息提取进行一步感兴趣区提取工作，即SAR影像建筑区提取。论文针对建筑区在高分辨率SAR影像上的纹理特征，提出了利用基于多维灰度共生矩阵纹理特征非监督分类的方法对SAR影像进行分类，实现建筑区自动提取的目的。实验证明该方法可以准确提取影像中的建筑区，减小建筑物检测范围从而提高了建筑物提取效率。⑵提取高分辨率SAR影像中建筑物目标的轮廓并对轮廓进行优化。针对建筑物在高分辨率SAR影像上高亮度和线状结构特征，本文利用线特征检测算法，对建筑物目标的亮线条特征进行检测，从而实现了建筑物的初步定位，然后通过优化算法对建筑物初步定位结果进行优化，得到精确的建筑物目标外轮廓，为进一步提取建筑物信息提供了信息支撑。⑶通过分析建筑物的成像几何关系，利用叠掩信息提取了建筑物的高度信息，并结合建筑物的阴影信息对建筑物的宽度和长度信息进行计算，最后利用相关数据进行了验证，验证结果表明，本文所提取的建筑物高度信息较为精确，宽度和长度信息还存在一定误差。