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土壤作为人类生存和生活最基本的自然资源之一,影响着人类生存、生态环境平衡、社会经济和农业可持续发展。然而,在干旱、半干旱地区土壤原生盐渍化和次生盐渍化问题越来越突出,引起土壤肥力下降、酸碱失衡、土地退化、土地资源极度匮乏等问题,严重制约农业和社会经济发展,影响着可持续发展的战略大局。如今越来越多的学者关注着农业耕地和粮食安全问题,在区域范围内动态、快速、准确提取土壤盐渍化信息,监测盐渍土空间分布特征以及对盐土壤盐渍化状况进行定量反演在防止生态环境进一步恶化,农业生产和社会经济可持续发展以及土壤盐渍化的治理利用、统筹规划中至关重要。本文选择新疆于田绿洲为研究区,针对绿洲土壤盐渍化信息提取和定量反演,利用遥感技术和GIS方法,将传统野外实地调查采集的土壤样品理化性质结合于光学和微波遥感数据,采用多种极化分解方法和SVM分类方法实现了于田绿洲土壤盐渍化微波遥感监测;对研究区各采样点后向散射系数、土壤含盐量、含水量以及pH值进行描述性统计分析,并利用各采样点土壤的一些主要的参数作为因变量,通过多元线性回归模型、地理加权回归模型和BP神经网络模型构建了研究区土壤含盐量反演模型,并对模型进行精度评价与对比分析;为了进一步利用雷达数据极化信息,在Cloude–Pottier理论基础上,尝试构建于田绿洲H-α特征空间,初步确定不同土地类型在H-α特征空间上的位置以及散射类型,从而实现土壤盐渍化机理分析。本文主要结论如下:1)本文利用PALSAR-2数据,在极化分解理论基础上,运用多种极化分解方法提取不同的极化参数,并通过wishart和SVM分类方法对研究区进行分类。为了充分挖掘和提取PALSAR-2图像中丰富的目标信息通过目视判读进行反复选择,最终选取噪声较少的12种极化参数作为最佳分类特征信息。将上述11种极化分量作为特征信息加入到SVM分类中对研究区进行土地类型分类。分类结果表明,在相同的训练样本情况下,相比于Wishart分类方法,SVM监督分类方法分类效果更好,分类总精度从80.48%提高到88.00%,Kappa系数从0.73提高到0.83,总精度提高了7.52%。说明,基于目标极化分解的SVM监督分类方法能够更好的挖掘丰富的地物信息,而单独利用相干矩阵的Wishart分类精度较低,从而验证了目标极化分解信息用作分类特征的有效性。2)通过土壤含盐量、含水量和pH值的描述性统计分析可知,研究区土壤含盐量最大值为49.90 g·kg-1,最小值为0.13 g·kg-1,平均值为9.75 g·kg-1;高值主要出现在研究区东北部、西部和中部,低值主要出现在研究区西北部和南部,研究区以中度盐渍化为主;pH值的最大值为9.63,最小值为7.07,平均值为8.44,属于强碱性土壤,空间分布趋势大致相同;土壤含盐量和土壤含水量的变异系数均大于100%,存在较强的空间异质性。3)由于受到植被覆盖度、含水量和地表粗糙度的影响,不同程度盐渍地后向散射系数有一定的区别。其变化趋势为轻度盐渍地后向散射系数最高,中度盐渍地为其次,重度盐渍地后向散射系数最低。这种变化趋势相比于同极化方式在交叉极化方式上更明显。4)本文选用多元线性回归模型、地理加权回归模型、BP神经网络模型建立了土壤含盐量定量反演模型。三种模型中BP神经网络模型的均方根误差为0.99,与前两种模型相比分别降低了了0.59和0.69,平均相对误差为0.31,分别减少了25%和21%,模型预测能力RPD为5.43,反演精度远远高于前两种传统回归模型,可靠性以及预测能力均有提高。5)本文应用极化分解和Cloude-Pottier理论,将特征空间技术运用到微波遥感数据,建立了极化熵H和散射角α之间的二维特征空间。H-α特征空间结果表明,不同的地物在H-α特征空间上的分布规律具有显著的分异性。其中,盐渍地分布在H-α平面的极化熵H为00.67、α小于42.5°的Z9区域,其散射类型以低熵表面散射为主,而植被覆盖区属于Z1、Z2、Z4和Z6区。该种特征空间的建立,为通过本章提出的方法,初步确定盐渍地地表物理特征以及散射类型,这有助于改进现有的盐渍化遥感监测方法和策略,寻求新的方法提取盐渍化信息,改善干旱区生态环境,对于今后的干旱区盐渍地信息提取中具有重要的参考价值。