水分作为一种重要的生命组成成分,与全球生态环境息息相关,而河流宽度、分布和变化以及土壤含水量变化对全球地表水循环起着至关重要的作用,同时影响着多种气候过程,对于流域水文分析、生态环境整治等是非常重要的参数,时刻影响着自然环境和人类的各项生产活动。合成孔径雷达（SAR）拥有全天时、全天候的地表观测能力,不受云雨影响,在水文评估、监测等研究中有着重要意义。河流分布以及地表含水量分布两个水文参数常用于监测评估区域水文变化,而本文的研究目标为:研究利用SAR图像提取的水文参数是否适合评估监测区域水文变化。本文工作主要分为以下四个方面:（1）本文对最大类间方差法（Otsu）进行了改进,利用改进的Otsu阈值分割算法对经过预处理的SAR（Synthetic Aperture Radar）图像进行了河流粗提取。针对地形起伏较大的山地区域,利用DEM（Digital Elevation Model）数据去除山体阴影对河流提取结果的影响。改进Otsu阈值分割算法相较于传统的Otsu算法,虚警率从34.1%降低到了9.8%,获得的河流提取结果更有利于对区域水文变化的评估。（2）结合提取的河流结果和基于距离变换的河流宽度计算方法,计算了河流宽度。先对河流提取结果进行桥梁去除并对河流区域进行系列形态学处理得到河流中线;再根据初始的河流提取结果进行距离变换,将得到的距离变换图与河流中线图相点乘,得到包含宽度信息的河流中线。本文提出的河流宽度计算方法不需要根据河流中线做垂线,也不受到宽度计算选点的限制,而是对于整幅河流提取结果进行宽度计算,因此,方便快捷,易于实现。（3）利用改进变化检测算法进行土壤水分估算。传统变化检测算法没有去除植被层和地表粗糙度对于后向散射系数的影响。改进变化检测算法则通过将粗糙度参数归一化并结合水云模型去除了植被层与地表粗糙度的影响。并结合SMAP卫星数据,将相对含水量进行定标。反演得到的土壤水分精度可达86.61%,高于传统变化检测算法的64.24%。（4）根据河流提取结果以及土壤含水量反演结果与研究区域历史各月份平均降水量进行分析研究。分析结果表明河流宽度和地表土壤含水量变化与各月份平均降水量和气温具有相关性较强,因此通过遥感技术获得的两个水文参数（河流宽度、土壤含水量）可用于区域水文变化评估。