洪涝灾害是对人类生活影响巨大的灾害之一,发生频率高,影响范围广,每年造成大量的人员伤亡和财产损失。洪水淹没区可以覆盖几十甚至几百平方公里的区域,针对突发性洪水的淹没区范围快速提取可用于灾情的准确评估,也对资源调配和救援有重大意义。另一方面,随着如LandSAT-8,Sentinel-2等多光谱卫星和Sentinel-1A/B等雷达卫星数据的免费获取和全球覆盖,大型河流的河道由于季节性洪水的影响所导致的河道变迁,枯水期、洪水期的河道水流差异等,都可以利用卫星遥感进行全面的监测。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)不受天气影响,可以全天候、大范围、高精度获取影像。随着高分辨率雷达卫星相继发射和分辨率不断提高、,组成星座模式后重访周期缩短、对大范围洪水区域的快速监测提供巨大帮助。2016年,我国中部地区受到了较为严重的内涝,并发生了多个支流河道决堤事件,虽然并未造成人员的重大伤亡,但是却造成了重大的财产损失。本文收集了2016年国内外几个洪水灾害发生区域,洪水淹没后的高分辨率SAR卫星影像。研究不同水体区域在SAR遥感卫星影像中的散射特征;在特定的实验样区,已有多种雷达卫星影像中水体提取的方法,本文对比分析了多种图像滤波算法、水体提取算法在实际洪水区域提取应用中的效果。另外,针对孟加拉国贾木纳河流流域收集了的为期一年多的Sentinel-1雷达遥感卫星影像时间序列,统计分析河道全年季节性变化趋势。本文主要贡献和创新点如下:(1)本文收集了深圳、武汉、孟加拉国等地的洪水淹没区的TerraSAR-X、Cosmo-Skymed、Sentinel-1a等雷达卫星影像数据。分析了影像中平静开阔区、风浪区、农田区等不同区域水体的雷达散射特征,对比了 SAR影像中水域提取算法在这些不同条件下的适用性。(2)本文对比了自适应中值滤波、Lee滤波、Frost滤波、改进型Lee滤波算法的滤波结果,着重分析了 Lee滤波以及其改进算法在雷达图像滤波中的特点。使用不同滤波算法对图像进行预处理,应用不同遥感卫星影像下水体散射特征对滤波后图像中的水体进行提取,并定量比较分析水体提取方法在多种高分辨率雷达卫星影像中的提取效果。(3)本文提出以Lee滤波和改进型Lee滤波为主,以基于种子点的区域生长提取算法为主的洪水区域提取流程,达到了较好的洪水区域提取效果。(4)本文收集2016年7月安徽芜湖和湖北武汉溃堤事件洪水淹没区的TerraSAR-X、Cosmo-Skymed影像数据,利用本文的算法自动提取了该洪涝灾害淹没区范围并人工提取结果进行对比,评估提取效果。(5)利用2015-2017年期间的13幅时间序列Sentinel-1a数据,针对孟加拉国最大的大桥流域,研究了孟加拉国贾木纳(Jamuna)大桥上下游50km范围的河道变化。并对比了同时期的Landsat-8影像提取的水域结果,对比了雷达影像与多光谱影像在水域提取方面的差异和特点。