近年来，围绕高分辨率SAR建筑物目标的散射机制分析、图像解译与目标信息提取等问题，靠前外学者开展了大量的研究，主要来自以下团队。很早开展高分辨率SAR城市研究的是以Franceschetti为代表的团队，他们先是建立了简单矩形建筑物目标的电磁散射模型（Franceschetti et al.，2002），之后利用二次散射亮度提取建筑物高度，后又利用模拟图像和COSMO-SkyMed聚束模式SAR图像进行了验证（Guida et al.，2010）。以Soergel和Stilla为首的团队是当今城市SAR遥感的领头羊，很开始他们利用人工解译的方法分析建筑物目标在SAR图像上的叠掩、阴影和多次散射特征以及目标之间的遮挡关系，后来开发了SAR图像模拟器辅助图像的解译。在建筑物目标提取与三维重建方面，该团队主要形成了3种不同的思路：①利用多视向SAR技术提取简单建筑物目标信息（Thiele et al.，2010）；②引入格式塔心理学的感知编组原理自动重建建筑物目标（Michaelsen et al.，2010）；③引入城市场景上下文信息，综合利用光学图像与SAR图像提取建筑物目标（Wegner，2011）。德国宇航中心的Bamler团队开发了基于射线追踪法的3DSAR模拟器，并分析了建筑物目标的散射特征形成机制，用于大型建筑物目标的散射机制分析（Tao et al.，2014；Auer，2011）。此外，Brunner团队利用欧洲微波信号实验室（European Microwave Signature Laboratory，EMSL）测量结果和模拟图像分析了建筑物在高分辨率SAR图像上的散射特征，基于以上研究结论，发展了一种基于模拟图像与真实图像特征匹配策略的建筑物高度反演和损毁程度提取方法（Ferro et al.，2013；Brunner et al.，2010）。与国外相比，靠前的城市SAR研究起步较晚，其中，复旦大学的金亚秋团队基于映射和投影算法进行建筑物目标的SAR成像模拟（Xu and Jin，2006），然后利用多视向极化SAR数据进行建筑物提取和重建（Xu and Jin，2007）；此外，中国科学院遥感与数字地球研究所、中国科学院电子学研究所、国防科学技术大学等均在高分辨率SAR图像建筑物目标识别与参数提取方面开展了大量研究。下面从建筑物目标散射机理理解与目标参数提取两个方面分别详细阐述。
人工解译是很早用于城市目标/场景SAR图像复杂散射机理研究的方法，这种方法综合目标/场景和SAR成像知识，在人脑中生成相应的模拟SAR图像，然后通过与真实SAR图像的对比，实现SAR图像复杂散射机理的解译过程。Soergel和Stilla为首的团队很先利用人工解译的方法分析了建筑物目标在SAR图像上的叠掩、阴影和多次散射特征以及目标之间的遮挡关系（Stilla et al.，2003）。随着计算机技术的发展，SAR图像模拟成为目标散射机理理解的重要手段。借助SAR图像模拟理解目标/场景到图像的正过程和机理，可以为深化SAR在城区监测的应用提供理论基础。两种思路本质上相同，区别在于人工解译方法不形成模拟图像，但其优点是能够迅速将有限的分析能力聚焦到SAR图像很显著而特殊的散射机制，而且能够具有人脑的智能化，这是现有任何计算机模拟方法所无法比拟的。因此，两种方法各有特点，它们在建筑物目标散射机理及SAR图像理解中的应用将在第3章、第4章、第8章中具体展开介绍。
