地震的突袭往往给人类和自然界带来巨大的灾难，目前地震尚不能准确预报，因此震后快速应急响应是挽救生命最重要的途径，而准确的建筑物灾损信息能够指导应急救援高效实施。全极化SAR不仅具有雷达不受天气条件限制的优势，而且所含信息量非常丰富，本文利用震后一期极化SAR影像提取建筑物震害信息，能够克服没有震前SAR数据和数据配准的困难，提高建筑物震害识别效率。在极化SAR影像中，倒塌建筑和未倒塌建筑存在明显的极化散射差异，本文利用它们之间的特征差异，对建筑物震害信息提取进行了系统深入的研究，提出了多种方法，并针对每种方法设计了完整的建筑物震害评估流程，同时结合真实震例数据对每种方法进行实验验证，给出了精度评价结果，结合实验结果对每种方法的优势和不足、相同和不同之处进行了全面分析。　　本文在建筑物提取方面，提出了能够有效融合极化特征和纹理特征的交叉再分类方法，提高了建筑物提取精度，该方法在论文第2章进行了详细描述。在建筑物震害信息提取方面，提出了三种不同的方法，即基于散射成分相对贡献变化率提取建筑物震害信息的方法、融合多种纹理特征提取建筑物震害信息的方法以及结合两种极化特征参数提取建筑物震害信息的方法，这三种方法分别在论文第3章、第4章和第5章中进行了详细描述。　　(1)融合极化特征和纹理特征的建筑物提取。考虑到城区建筑物的几何结构和空间排列使其在极化SAR影像中具有丰富的纹理特征，为了融合极化特征和纹理特征来提高建筑物提取精度，本文提出交叉再分类方法以融合极化特征和纹理特征的建筑物提取结果，进而获得更准确的建筑物提取结果。选取海地太子港的三景具有不同建筑物与非建筑物分布特征的极化SAR影像进行实验，结果表明提出的方法能够不同程度地提高建筑物提取精度，对具有显著纹理特征的PolSAR影像改善效果最明显。　　(2)基于散射成分相对贡献变化率提取建筑物震害信息的方法。根据震后PolSAR影像中的倒塌建筑和未倒塌建筑呈现的散射机制，本文将震区建筑分为平行建筑、倾斜建筑和倒塌建筑。平行建筑的主导散射机制为二次散射，而倾斜建筑和倒塌建筑都是体散射占优地物，容易将倾斜建筑误识为倒塌建筑。为了解决倾斜建筑和倒塌建筑的混分问题，在该方法中，本文基于极化方位角补偿技术和Yamaguchi四分量模型，提出二面角与体散射的相对贡献变化率之差（CRDbl-Vol），使用特征参数CRDbl-Vol结合Wishart监督分类，提高了倒塌建筑的提取精度。采用2010年玉树7.1级地震震后机载PolSAR数据进行实验，证明了该方法能够有效提高建筑物震害评估精度。　　(3)融合多种纹理特征提取建筑物震害信息的方法。该方法是基于倒塌建筑和未倒塌建筑纹理特征差异而提出的。在该方法中，为了综合利用多种纹理特征，本文提出了一种多特征融合方法，即基于精度加权的多特征融合方法。为了增大纹理特征的差异，本文采用最优极化对比度增强(OPCE)算法，将倒塌建筑作为“期望目标”、倾斜建筑对应为“背景杂波”，增强两种建筑物的对比度。该方法利用基于精度加权的多特征融合方法对OPCE功率图像的均值、同质性、熵和相关性四种纹理特征进行融合分类，并结合Yamaguchi极化分解方法，提取了倒塌建筑和未倒塌建筑。采用玉树震后PolSAR影像进行实验，结果表明该方法能够提高建筑物震害识别精度，但是过度估计了倾斜建筑，在降低倒塌建筑虚警率的同时，增大了倒塌建筑的漏警率。　　(4)结合两种极化特征参数提取建筑物震害信息的方法。在该方法中考虑了植被和倒塌残留倾斜建筑的影响，提出了归一化二面角分量差(NDDC)，并引入水平-交叉极化相关系数（ρHHHV），利用这两个特征参数解决倒塌建筑、倾斜建筑以及植被的混分问题。非建筑和未倒塌建筑由NDDC和ρHHHV两个特征参数以及Wishart监督分类方法共同确定，而倒塌建筑则由除去这两种地物的剩余地物构成。对玉树震后PolSAR影像进行实验，结果表明该方法在降低倒塌建筑虚警率的同时，抑制了倒塌建筑的漏警率，获得了较高的震害评估精度。