随着城市化的不断推进,数字城市、智慧城市建设如火如荼。在城市数字化建设工程中,实现对人工建筑物的高维信息提取尤为重要,其在数字城市数据库建设、城市应急指挥与城市规划中发挥着重要的作用。合成孔径雷达成像作为当前的一个研究热点以其主动式、“穿透”视觉等优点在对地观测领域具有重要的研究意义。自2006年以来,新一代SAR卫星星座的构网部署极大推动了雷达遥感对地观测的发展,其生产的高时间/空间分辨率SAR影像也促进了雷达遥感对地观测技术的产业化与创新迭代,如差分雷达干涉测量技术、多基线雷达干涉测量技术、舰船目标识别、地物目标提取等。SAR层析成像技术利用同一观测地区的多景卫星重复回访影像实现对观测区的三维点云成像,该技术在获得观测区三维点云模型的同时可有效解决传统雷达二维成像中侧视成像机理导致的圆柱对称模糊、叠掩等问题,弥补散射体相干叠加的缺点。而其观测场景中存在的强稀疏特性也使得压缩感知技术有巨大的应用空间。基于此本文探讨了基于建筑物先验信息的压缩感知层析SAR成像算法和先验信息支持下在减小所需影像数量成本方面的潜力,并将本文算法应用于超高分辨率（Very-High-Resolution,VHR）聚束模式SAR影像。实验结果表明本文算法可以有效减少影像所需数量并具有产生高精度稠密点云的能力。本文的研究内容主要分为以下两部分:（1）基于建筑物先验信息的联合稀疏算法研究。本部分主要探讨了建筑物先验信息的提取,以SAR影像上由地面与建筑物二次反射形成的极亮“L”形条带为启发点,通过建筑物的兴趣点提取兴趣线以及轮廓线等结构信息,并在此基础上通过像素间的结构信息构建新稀疏场景实现联合稀疏算法的构建。（2）联合稀疏SAR层析成像算法仿真成像对比评估实验与基于超高分辨率SAR影像的实测实验验证研究。本部分采用仿真成像实验与实测数据成像实验进行了对本文算法的评估与验证,仿真实验中分别在高程估计精度、超分辨率能力与散射体探测能力三个方面进行了算法评价,实测数据实验采用了深圳市宝安区多景Sentinel1A影像和超高分辨率聚束模式Terra SAR-X影像分别进行测区相干点提取与某地标大楼的三维点云反演,有力验证了本文算法的有效性。