随着遥感技术的发展,遥感在各个领域的应用越来越普遍,当前我国的遥感应用正处于发展阶段,有必要对人类赖以生存的自然环境进行长期的动态监测,对灾害信息进行有效的提取。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar——SAR)是一种高分辨率成像雷达,具有全天时、全天候的特点,在灾害检测方面具有独特的优势,但由于SAR图像一般含有海量数据信息,而且SAR图像灾害算法计算模型比较复杂,所以针对SAR图像的灾害算法处理会耗费大量的时间。通常在灾害处理时必须依据图像快速实时地得出计算结果从而制定出可行的保护措施,因此有必要研究和设计SAR图像灾害检测算法的快速处理方法,并将其集成于SAR图像处理系统中。本文研究了面向灾害信息提取的快速处理算法,并分别给出了基于MPI+OpenMp和OpenCL的两种不同形式的并行处理方案,同时将设计好的算法模块集成于SAR图像处理软件中,主要研究工作如下:(1)设计了基于MPI集群加OpenMp共享存储的混合并行算法。主要针对道路损毁算法设计了多节点和节点内部的两级并行方案。在道路损毁提取算法的MPI+OpenMp混合并行实现中,对SAR图像数据进行了详细的数据分块。通过实验分析了节点数对混合模型算法的影响,证明了计算机集群与OpenMp的混合并行方案在小型试验室相对于串行算法的优越性。(2)由于GPU在处理SAR图像海量数据方面的优势,本文主要设计了基于OpenCL的道路损毁并行算法。在具体设计过程中,首先对算法可并行部分进行了性能优化,进一步提升了算法性能。基于优化后的算法,详细设计了存储以及线程划分方案,通过实验测试得到了最大13倍的并行加速比。(3)开发了SAR图像面向灾害信息提取软件,采用面向对象的构建方法,对各个功能模块进行了详细的设计。将算法模块和系统界面分离,实现了整个系统的低耦合性。对于每个灾害处理算法,针对不同的硬件环境,使用OpenMp+MPI和OpenCL进行并行加速,并将加速算法集成到软件系统中。