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合成孔径雷达(SAR)是一种主动式成像雷达,它具有全天时监测特点,且不受天气影响,能提供详细的地面测绘数据和图像。此外,SAR在一定波段对植被、浅层土壤具有良好的穿透能力,因此被广泛应用于地质、农林、水文、环境监测、国防等领域。近年来,SAR成像技术飞速发展,其分辨率达到了亚米级,图像质量得到了显著提高。道路、河流作为十分重要的国家基础地理信息,在防灾害、城市规划、数字地图绘制等方面有着重要意义。因此,高分辨率SAR图像的道路、河流目标提取已成为遥感应用领域的研究热点。本文针对高分辨率SAR图像数据的特点,对道路、河流目标检测提出了两个方法:1.提出了基于高分辨率SAR图像的道路提取算法。该算法结合了参数化内核图割和数学形态学算法。首先,利用参数化内核图割对高分辨率SAR图像中的道路目标进行初级分割,再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;然后,基于道路的几何特征,使用矩阵度、改进的长宽比、复杂度等因子去除虚警;最后,针对处理过程中出现的道路断裂情况,利用数学形态学提取道路目标的中心线,同时根据线段邻近性、方向一致性准则对其断裂部分进行连接,再用数学形态学还原道路宽度,得到道路提取结果。实验结果表明本算法不用进行SAR图像预处理,也可以有效抑制相干斑噪声,并且能准确、较为完整地提取道路目标。2.提出了基于高分辨率SAR图像的河流提取算法。该算法把河流分为宽河流和窄河流两种情况处理:宽河流是先利用基于G~0分布的水平集分割,然后从河流的几何特征出发,用矩阵度去除山体、房屋以及树木阴影等形成的虚警,得到河流提取结果;窄河流提取算法是先用直方图均衡化增强河流目标在SAR图像中的特征,再用增强lee滤波去抑制相干斑噪声,完成SAR图像预处理。然后同样通过基于G~0分布的水平集分割以及矩阵度虚警去除方法得到河流提取结果。实验结果表明本算法的虚警率和漏警率都很低,分割精度较高,河流目标绝大部分能被检测出,能够很好满足高精度河流目标提取的要求。