地表起伏信息描述的是地形表面的高度变化,在地质测绘和土木工程领域发挥着重大的作用。我国地质环境复杂,尤其西南地区,水系发达,地震频发,是滑坡发生的主要诱因。滑坡作为高频率强破坏力的自然灾害之一,其信息提取是一项迫切且意义深远的工作。本文从这两方面入手,研究基于SAR图像的道路起伏及滑坡信息提取方法研究。论文研究内容如下:(1)提出了较为全面的使用InSAR技术直接提取地表起伏信息方法,结合InSAR技术进行三维重建获得高程信息的理论依据,给出了提取起伏信息的整套流程。分别使用市区和山区图像,研究上述算法在不同地物环境下的适用情况。进行实地勘测,将实验结果和实地勘测以及Google Earth数据进行对比,证明了该算法的可靠性。(2)本文建立起伏信息提取误差模型,从系统误差和相对误差两方面总结了造成误差的来源,分析并统计了几个模型中主要参数和误差传递系数的关系,并提出误差改进方案。(3)针对对起伏信息提取误差影响最大的基线参数,在介绍了几种常用算法后,针对准确率最高的基于控制点的基线估计法在部分山区和人迹罕至区域,无法设置控制点的问题,提出了基于相干系数参考点的基线估计法。该方法能在条件受限的情况下,完成较为精准的基线估计。(4)极化SAR图像无监督分类。本文结合边界特征、区域特征、统计特征和经过Freeman-Durden&H/α/A极化分解技术处理的极化特征,构建能量泛函并求解,完成多特征轮廓模糊模型的分类算法。在处理过程中,为了提升分类精度,在模型中加入了模糊隶属度函数族,又针对模糊隶属度函数族常常无法满足约束条件的问题,引入层次思想,对图像进行逐层分类。最后使用实际SAR图像将分类结果与几种流行的分类算法作对比,验证了其准确性和可靠性。(5)以四川省茂县的几处滑坡为例,揭示了滑坡前后滑坡区域附近地物未发生改变,滑坡区域内地物类型从低矮丛林变化为裸土的特点。并基于此基础,应用全极化SAR图像分类算法和变化检测法,实现滑坡区域提取。最后,以锦苏输电通道和贵州输油管道为例,验证了算法的准确性和滑坡信息提取的实用性。