水灾、雪灾每年都给人类带来重大的人员和经济损失。合成孔径雷达(SAR)以其高分辨率和全天候工作的特点成为检测这些自然灾害的重要手段。本文的主要研究内容是利用SAR数据提取水体信息和冰雪覆盖面积。对于水体信息的提取,文中分析了目前常用的方法及其优缺点。本文利用陆基散射计测量了水面和土壤被水淹没过程中的散射特性,分析了雷达参数,特别是入射角对分类结果的影响,并提出了一种新的水体信息—半淹区域及该区域的提取方法。该法利用Otsu法的多次迭代自动选取最佳分类阈值,然后结合水体和半淹区的散射特性,提高了分类的准确性。利用木文编制的程序,实现了上饶地区和高邮湖地区的水体信息提取,并分析了天气情况对提取效果的影响。最后,对多时相数据进行分类后对比,不仅能提取水域的变化面积,还能提取七种地表淹没情况。本文研究了冰雪散射模型,然后利用冰雪的实测SAR数据和各种参考数据进行了验证和分析。在改进了以往提取冰雪面积方法的基础上,本文利用基于多时相变化检测法提取冰雪面积。同时,分析了地形对提取效果的影响,并利用DEM数据有效地改善了分类结果。最后,利用本文编制的程序,实现了青海湖地区和天长市的冰雪面积提取,通过比较得出了人类活动、农作物生长和城市发展在很大程度上影响分类结果。论文的最后一章分析了利用相干测量提取水体和冰雪面积的方法,并且分析了这类方法在水灾和冰雪灾害中的可用性。同时,本文利用ASAR-SLC数据对黄石-九江地区的水体进行了提取。实验表明,相干信息可以非常有效的提高分类精度,区分出散射强度和水体容易混淆的地物。