干旱半干旱地区气候干旱，常年降水稀少，且蒸散强烈，土地贫瘠，水是最为敏感和活跃的因素。土壤水虽然只占全球水资源的很少一部分（0.005％），但它能对地球表层与大气圈之间的水热交换产生直接影响，对气候变化产生重要影响，在地-气界面间物质、能量交换以及大气圈、水圈和生物圈三者之间的相互作用都起着非常重要的作用。土壤水分的动态变化研究一直是国内外研究的重要课题之一，而传统的测量土壤水分的方法大多是基于点的测量，在进行实地测量时需要建立密度很高的观测点网络，在野外的实际操作和后续的数据处理过程都相当繁琐复杂，给农业生产以及生态环境预警带来了诸多不便。随着遥感技术的发展，利用遥感技术监测土壤水分已经表现出很多优势，其主要优势在于其监测范围广、效率高、成本低，还能够进行长期、动态的监测，因而受到研究者广泛的关注和重视。光学遥感和红外遥感获取土壤水分都存在一定的限制，微波遥感具有全天时、全天候的观测优点，并且对地表有一定的穿透能力，能弥补光学和红外遥感方式在土壤水分监测中的不足，为大区域、大范围土壤水分监测提供了新的方法和渠道，在土壤水分的研究中得到了很高的重视。地表土壤水分与星载合成孔径雷达（SAR）的雷达后向散射系数有直接的相关性，为土壤水分的反演研究提供了可能性。诸多研究表明，C波段估计0~5cm层的裸露地表土壤水分可达到较好的精度，目前在轨运行的Radarsat-2SAR提供的多极化、多角度的C波段SAR数据对于地表土壤水分监测具有很大的潜力。本文的主要目的就是采用C波段SAR数据反演风沙滩地区地表土壤水分，主要研究成果如下：（1）对常用的裸露地表和植被覆盖地表微波散射模型进行适用性分析，结合研究区的NDVI情况，选择裸露地表微波散射模型模拟研究区地表微波散射特性，选择能够较好刻画地表微波散射特征的AIEM模型模拟同极化的后向散射数据，交叉极化后向散射特征则由OH模型的交叉极化比和AIEM模拟的同极化后向散射数据共同描述。（2）对研究区的RADARSAT-2数据和实测数据进行收集处理，得到研究区雷达后向散射系数影像和采样点土壤水分数据，确定研究区土壤水分的变化范围，为研究区地表微波散射特征模拟提供依据。（3）利用AIEM模型模拟C波段雷达微波的地表后向散射特征，分析了不同极化下雷达入射角、土壤含水量、均方根高度以及相关长度等参数对雷达后向散射特征的影响，揭示了雷达后向散射系数随着这些参数变化而变化的规律。（4）建立研究区地表微波散射特征数据库，分析了后向散射系数与土壤含水量、组合粗糙度之间的关系，通过非线性回归的方法建立后向散射系数、土壤水分与组合粗糙度之间的函数关系表达式，利用HV和HH极化相同角度的后向散射系数比来反演组合粗糙度，以此建立了利用雷达后向散射系数反演地表土壤水分的数学模型。（5）利用RADARSAT-2后向散射系数，对建立的土壤水分反演模型在研究区进行应用与验证，结果表明本研究建立的土壤水分反演模型得到的反演值与实际测量值之间在风沙滩地区较平坦、低植被覆盖地表有很好的相关性，相关系数R2达到0.8309，绝对误差为1.29%，相对误差为14.8%，均方根误差RMSE为3.44。表明RADARSAT-2的C波段SAR数据，可以用来风沙滩地区的土壤水分。