对近岸浅水海域的海底地形的变化的掌握，对于很多近岸活动都有着重要的影响，因此研究者们对如何获取水深展开了深入的研究。传统获取水深的方法包括船载声呐探测、机载激光探测、潜水器探测、超光谱图像测量等。但是它们普遍具有成本高、效率低的特点，一些方法的测量精度还会受海水清澈度的影响。为了克服传统方法的不足之处，基于X波段雷达反演水深的方法得到了发展。本文针对X波段雷达图像序列展开了对浅水水深地形的反演算法研究，同时流速值也被反演出来。在浅水区域，海底地形的变化对表面波的传播有着重要的影响，表面流的传播也影响着表面波的传播。水深和表面流速的反演算法都是基于这种传播变化。由于实测海况复杂多变，并且还不具备可用以对比的水深和流速值，本文首先利用线性波理论的基础模拟出了时间序列的波场图像，模拟过程中，输入水深和流速值，若输入的水深是等值的，则模拟的波场是均匀场，若输入的水深是非等值的，则模拟的波场是非均匀场。然后利用雷达图像的成像机理，假设雷达后向散射截面与波高呈一阶近似，利用模拟出的波高模拟出时间序列的雷达图像，考虑的主要调制机制是阴影调制和倾斜调制。接着，针对均匀场，介绍了水深和流速的反演方法，反演的结果是整个反演区域的平均水深和流速值。反演的算法基于对三维波数-频率谱的分析，三维谱理论上应聚集在色散关系曲面附近，利用三维谱拟合色散关系，便可提取出水深和流速。为了提高反演精度本文提出了选择谱坐标集的方法。最后将反演得到的结果和初始输入值进行比较，21组数据的结果吻合较好。为非均匀场的反演做好了基础工作。然后，针对非均匀场介绍了水深和流速的反演算法，假设局部区域满足均匀性，该算法的关键是如何得到局部区域的三维图像谱，本文采用了频率分解和方向分解的方法。通过分析局部的三维图像谱，得到了局部的水深和流速。最终得到了整个反演区域的水深和流速的空间分布。将反演得到的结果与初始的输入值进行对比结果吻合较好，验证了该算法的可行性和有效性。最后一部分介绍了在实测实验中应该考虑的影响反演精度的因素，包括海浪的非线性、雷达成像机理的非线性、混叠效应、浅水中存在的振幅色散现象等等，以及对船基X波段雷达测波做了简要介绍。