林下地形是植被资源监测的基础数据,同时也是森林制图和林业科学研究的重点,因此林下地形在很多领域起着至关重要的作用。随着遥感技术的发展,对于林区的研究也日益广泛,如今光学遥感能够准确获取到植被冠层顶部的高程数据,却难以穿透植被冠层和树干获取到林下地形的信息,所以如何获取到不包含森林树高真实的地形是目前获取到林下地形的关键。合成孔径雷达(SAR)系统中的部分波段具有一定的穿透植被覆盖层的能力,所以SAR系统在林下地形及树高反演中具有不可替代的作用,而极化合成孔径雷达干涉测量(Polarized Synthetic Aperture Radar Interferometry,PolInSAR)既具有 PolSAR 技术中对散射体的方向和形状等信息较为敏感的特点,又结合了 InSA技术中利用相位信息反演地形变化的特性,这使得PollnSAR能够通过后向散射信息和相位信息获取到其他遥感方法难以获取到的植被参数,这也为林下地形的反演提供了良好的技术保障。本文在重点了研究PolInSAR理论的基础上,针对目前遥感手段难以穿透植被冠层获得大范围、高精度的林下地形的问题,在重点研究了后向散射模型后提出了 X波段数据PolInSAR林下地形反演的方法。针对P波段数据难以适用已有的后向散射模型这一问题,提出在已有后向散射模型的基础上建模进行解决。总体来讲,本文根据不同波段数据的特点分别利用了不同的PolInSAR方法进行了林下地形的反演,着重以不同波段所适用的不同方法来反演林下地形为研究内容,具体的工作和创新如下:(1)构建了基于随机地体二层散射模型(Random-Volume-over-Ground Model,RVoG)的PolInSAR林下地形反演方法,借助RVoG模型三阶段算法得到表征林下地形的地表相位,并利用此地表相位实现了 X波段的林下地形估计。深入研究了 RVoG的原理,明确了三阶段算法的过程。RVoG模型三阶段算法是针对林分高度反演所提出的,但是本文从表征林下地形的地表相位出发,利用三阶段算法对复相干系数进行复平面直线拟合进而实现地表相位的估计,解决了因植被冠层遮挡而难以获取准确的地表相位这一问题,并提出利用得到的地表相位实现对林下地形的反演。另外针对林下地区的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)中存在的高程值缺失问题,采用了克里金插值法对缺失的高程值进行了填补。因X波段数据满足RVoG模型的适用条件,所以利用X波段数据进行了方法验证,实验结果表明提出的方法能够对X波段数据进行准确的林下地形估计,估计的林下地形与同一区域的真实数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)具有相同的趋势,且两者的差值基本与树高吻合。(2)研究利用子孔径分解技术以增加单基线数据观测信息,并借助子孔径分解得到的子视复相干性进行建模,新建模型以RVoG模型为基础,用子视复相干性替换RVoG模型中不同极化状态下的复相干系数。解决了 P波段数据穿透度高使得其在森林高度范围内呈现异质性而不满足RVoG模型的问题。之后利用子视影像的干涉相干性在复平面内得到地表相位,进而通过相位解缠、相高转换、地理编码实现对林下地形的反演。另外针对P波段数据采用重轨获取方式产生的轨道误差问题,研究利用多项式拟合的方法来进行去除。选取覆盖四川省丹棱县地区的P波段数据进行实验,实验结果表明新方法能够对P波段数据进行林下地形估计,且林下DEM与真实DSM的地形趋势基本相符,两者的差值与树高较为吻合。