输电走廊植被生长过高与输电线路接触可能引发停电事故,严重威胁电网运行稳定性。随着智能电网及特高压工程的建设,跨越山区、无人区等植被茂密生长区域的输电线路安全检测问题,为输电线路巡检技术带来了严峻考验。传统人工巡检、机载Li DAR巡检输电线路危险植被方法存在效率低、检测范围小的问题。因此,研究基于合成孔径雷达的输电走廊植被高度高效、广域检测方法对于保障大电网的安全稳定运行具有重要意义。本文首先阐述了极化干涉SAR基本理论,基于极化干涉SAR基本原理分析了两种植被高度模型及三种森林植被高度反演算法,基于双极化SAR数据特点和S-RVoG模型对三阶段算法进行了改进,研究了一种基于双极化的改进三阶段算法。通过遥感仿真软件Pol SARpro建立了不同坡度的模拟SAR数据,先研究了三种算法反演地形坡度区域植被高度的可行性,接着利用所述改进算法对比三阶段算法验证了改进算法的有效性与准确性。再利用ALOS PALSAR双极化数据选取输电走廊进行了应用分析,结果表明:所选样方植被高度的决定系数R~2为0.679,均方根误差RMSE为1.923m。其次,根据输电走廊植被生长分布特点,研究了植被密度对RVoG模型的影响,通过考虑植被密度、地形因素提出了一种三层DS-RVoG模型表征输电线路植被。基于所述模型利用混合蛙跳算法改进三阶段算法反演植被高度,利用仿真软件建立不同植被密度下的模拟SAR数据,对比基于RVoG模型的三阶段算法,验证了所述改进模型算法的有效性与准确性。最后,根据基于三层DS-RVoG模型的改进算法提出了一种输电走廊植被高度检测方法,利用高分3号全极化SAR数据对四川省绵阳市220k V江天线输电走廊中四个不同植被密度区域的样方植被高度进行了检测。结合机载Li DAR数据及现场人工实测数据,验证了所提检测方法的可行性与准确性。四个研究区域中所选样方植被高度的决定系数R~2最高为0.832,均方根误差RMSE最低为2.005m。研究结果可为卫星遥测输电走廊植被风险预警提供技术支撑。