利用遥感手段提取建筑物这类常见人造地物目标的高度信息是城区遥感领域的重要研究内容,在城市灾害风险预警、打击效果评估等方面具有重要的应用价值。作为两类典型的异质图像,SAR与光学遥感图像在地物目标信息表征上具有较强的互补性,综合利用这两类图像有助于提高目标信息提取的准确性和可靠性。本文针对建筑物高度信息提取问题,根据光学图像精细刻画建筑物平面结构的优势和SAR图像蕴含建筑物高度信息且具有较好现势性的特点,研究基于光学图像辅助的SAR图像建筑物高度信息提取方法。从图像中正确提取建筑物目标是进行后续高度提取的先决条件。考虑到建筑物在高分辨率光学遥感图像中的特点,论文采用面向对象的思想,引入目标属性知识和上下文约束条件,提出了一种基于属性滤波和阴影上下文的建筑物目标提取方法。该方法首先利用属性形态变换对光学图像实施多尺度属性分解,根据建筑物自身的几何属性知识提取疑似建筑物目标;然后通过阴影与建筑物在图像中的上下文依存关系进一步对疑似目标进行筛选,能有效剔除结果中的虚假目标。相干斑的存在降低了SAR图像的可理解性。作为SAR图像建筑物高度提取的重要预处理步骤,论文提出了一种基于置信区间与形态重构的自适应滑窗降斑方法,能在有效抑制同质区域相干斑噪声的同时较好地保持边缘结构信息。正确理解SAR建筑物成像机理是实现建筑物高度提取的关键。论文在分析平顶和人字顶两种建筑物的主要散射类型与SAR成像几何关系的基础上,构建了适用于计算这两类建筑物SAR图像结构的正交投影计算模型。在此基础上,论文分别针对建筑物孤立和部分受遮挡这两种典型的情况研究了相应的高度提取方法。针对建筑物孤立情况,论文提出了一种基于结构特征预估的SAR图像孤立建筑物高度提取方法,其核心思想是通过在特征层上利用由正交投影计算模型预估得到的建筑物结构特征与实际SAR建筑物图像实施匹配,将高度提取问题转化为匹配函数极大值求解问题。与已有的方法相比,该方法不需要仿真SAR图像,也无需对SAR图像进行特征提取。针对建筑物部分受遮挡情况,论文提出了一种基于模型迭代匹配的部分受遮挡建筑物SAR图像高度提取方法。在分析遮挡成因及遮挡建筑物结构分布特点的基础上,通过空间几何关系鉴别互遮挡建筑物目标中沿雷达视线方向的实际可见面元,并将其按正交投影计算模型投影至斜距平面,实现了互遮挡情况下建筑物整体结构特征的准确预估。同时,考虑到互遮挡情况下待搜索参数空间的高维度特点,在匹配函数极大值求解过程还引入了遗传算法进行迭代加速寻优。基于仿真测试数据集和实测数据的实验结果表明,该方法能实现对部分被遮挡情况建筑物高度的可靠估计。