宽幅星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的发展为对地观测提供了广阔的场景信息,为大范围的地表覆盖监测提供了重要的数据保障。与传统SAR系统相比,利用宽幅SAR数据对大范围城市进行地表覆盖监测可为地理国情普查工作提供丰富的专题信息来源和保障。为了充分利用宽幅SAR的优势,挖掘其在全球尺度地表信息监测方面的潜能,本文将开展以下三个方面的工作:（1）宽幅SAR数据大区域建筑区提取方法研究;（2）大区域水体提取方法研究;（3）宽幅SAR数据大范围地表覆盖信息自动化变化检测研究。主要内容及取得的成果包括:（1）分析了宽幅SAR图像上的建筑区后向散射特征、空间自相关特征和纹理特征,提出了多特征约束下的迭代生长建筑区提取方法。利用该方法对中国典型城市进行建筑区的提取,并分析比较了VV极化、VH极化以及平均通道在我国南北不同建筑区类型城市的差异,提出了针对不同类型建筑区类型的最优极化通道;考虑到山区透视收缩效应导致建筑误分的问题,提出利用均值滤波后的坡度因子对山区虚警进行有效去除,并分析比较了不同数字高程模型（digital elevation model,DEM）产品在不同地形对结果精度的影响,总结了适用不同地形城市地形掩模的最优DEM数据。实验结果表明:多特征约束下的迭代生长提取算法不仅可以快速实现大范围区域的建筑区提取,而且能获得较高的分类精度,可抑制斑噪和异物同谱产生的误分,并得到优于光学数据的建筑区提取结果。（2）提出了基于宽幅SAR图像大区域水体自动化近实时提取方法。首先引入了幂变换将不同SAR数据类型进行统一正态性变换,针对正态分布数据提出基于多尺度棋盘分割的双峰正态分布目标块自动搜索方法,引入直方图滤波方法自动确定阈值分割参数,并结合空间上下文信息自动化提取水体范围;为避免宽幅SAR近距端和远距端水体散射不一致的影响,提出了分块处理策略,对每个分块独立搜索适应当前块的水域提取参数,并提出对无法搜索到参数的分块进行空间邻接分块参数取平均策略;考虑气候原因（风浪或降雨等）导致水面散射不均衡产生漏检问题,提出基于多尺度分割方法的投票策略,对水体粗提取进行精细化后处理方法。实验结果表明:该方法可用于洪水灾害的近实时监测,并且能取得较高的分类精度。（3）针对宽幅SAR复杂地形湖泊提取提出了一种面向对象的高精度提取方法。提出基于双峰目标块搜索的湖泊水域提取参数确定方法,在此基础上引入基于田口方法优化参数的多尺度分割策略实现湖泊的最优化分割,针对湖面散射不均匀导致的过分割提出利用基于区域邻接图的合并方法实现湖泊过分割对象的最优合并,实现面向对象的湖泊粗提取;辅助DEM数据,提出利用面向对象的坡度因子和后向散射系数方差因子,设计决策规则,去除地形产生误分的同时保持地形起伏较大区域湖泊的完整。实验结果表明:利用该方法对青藏高原南部湖泊提取能获得较高的分类精度,可满足青藏高原湖泊面积监测应用需求。（4）提出宽幅SAR大区域地表覆盖信息变化检测自动化实现方法。传统的变化检测方法大多针对小范围区域,本研究的重点是解决传统方法在大范围变化检测中遇到的困难,并对变化类型进行分类。首先利用对数均值比获取多时相SAR数据的差异图;考虑到大区域的差异图中变化区域面积占比较小使得直方图呈单峰分布而导致传统自适应阈值方法失效问题,本研究提出了一种针对该类型差异图的自动化阈值提取方法。提出利用偏度系数和双峰检测系数分别搜索包含相当面积的正变化和未变化双峰分布目标块以及负变化和未变化双峰分布目标块,通过分别融合两种类型目标块区域得到的两个双峰直方图来分别自适应确定正负变化区域提取参数;利用正负变化斑块的后向散射能量和全局空间自相关指数特征,结合无监督分类方法对变化类型进行分类。实验结果表明:偏度系数可以有效地区分正负变化双峰目标块,与基于差异图的KI阈值方法结果相比,利用搜索到的正负变化双峰目标块来确定阈值参数可获得较高的变化检测精度,并且结合变化斑块对象的多个特征无监督分类,可对大区域城镇新增建筑用地和拆迁区快速有效提取。