碳中和是我国应对气候变化、实现绿色可持续发展的工作的重要一环,森林作为生态系统中最大的碳存储库,在地球的碳循环和碳中和中起到了关键作用,对于森林碳汇这一指标,其获取的不确定性强,通常使用森林生物量以减少不确定性,而森林生物量的获取主要依靠树木高度这一参数代入模型,因此树木高度的准确获取是整个工作中的重要内容。极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）作为一项新兴技术,因其具有全天时、全天候的观测能力,并且能够有效获取地面目标的垂直结构信息,在森林参数反演的应用中有着得天独厚的优势。当使用L波段和X波段此类短波波段,弱穿透性使得电磁波无法穿过树木冠层到达地面,导致其对地表及冠层识别能力差。使用P波段则可以规避此类问题,它的波长较长,穿透性强,电磁波可直达地面,因此使用P波段数据进行树木高度反演是目前非常有潜力的应用方向。但是,P波段发射电磁波的频率较低,树木散射特性与高频波段不同,且强穿透性会产生过高的地面散射,这些都会对最终的树木高度估计结果产生影响。单基线极化干涉SAR受限于观测数据量,未能彻底解决失相干因素的问题,由此发展产生了层析SAR。层析SAR比传统SAR成像的观测中多了一个垂直距离向的维度,对地物的垂直结构更加敏感,适用于城市三维结构的重建和森林生物量反演。其观测通常是多次飞机航过,航过天线组成的系统基线会影响最终的成像效果。在满足观测要求的情况下,研究如何设计基线以达到最佳的成像结果是层析SAR系统分析中重要的一部分。本文主要研究工作内容如下:（1）以经典的三阶段法为基础,提出基于P波段数据的改进三阶段算法,以解决P波段产生的失相干问题及优化算法中的参数选取,其中主要的研究内容有以下三方面:相干线拟合方式、两种失相干因素的分析解决、算法中消光系数和垂直波数的参数选取分析。最后使用仿真数据以及四川省乐山市某地P波段实测数据对改进算法进行了验证,在仿真数据中,改进算法反演结果均值为20.82m,相较三阶段算法结果提升了1.21m,误差降低了6%;在实测数据中改进算法的反演结果均值为21.63m,误差为5.7%,可见改进算法较好的解决了P波段数据产生的问题,反演结果符合真实情况。（2）进行P波段层析SAR系统基线参数分析,包括观测位置、观测数量、观测间隔和基线长度几个参数的变化对层析SAR单点成像质量的影响,分析了在单一参数变化时成像结果的性能指标,并使用仿真数据进行验证。结果表明,在考虑采样定律和系统测高的要求下,调整基线参数能够有效提升层析SAR成像的性能指标,使用阵列长度L=167m,阵元数量n=25的参数,成像结果中峰值旁瓣比为-19d B,主瓣宽度为2.8m,达到了较好的成像效果。