海洋和陆地是人类生存的基本空间,然而近年来,海冰融化致使海面出现了大量浮冰,影响了船只的通行;海上石油的泄漏也导致海水受到了污染;陆表地形的变化侧面反映了地质结构的不稳定,增加了地质灾害发生的概率,这些问题与人类的生产生活息息相关。通过获取海洋的状态信息能够监控海面油污、海冰等海面物体的位置,对清理海面污染物及指导海上航行等具有重要的意义;此外通过监控地形的变化也能有效的预防地质灾害的发生,降低灾害的影响。GNSSR（Global Navigation Satellite System-Reflections）技术以其低成本、全天候等优势被广泛用来监控海洋的状态,但海洋面积非常广阔,利用机载和岸基GNSS-R技术难以监控面积巨大且远离陆地的海域状态。随着低轨卫星UK-DMC、TDS-1和cy GNSS的发射,星载GNSS-R技术引起了国内外学者的关注,由于其全球覆盖的优势逐渐被用于海洋状态的监控中,同时星载GNSS-R技术的发展也为遥感监测地形的变化提供了机会。本文研究了从星载GNSS-R时延多普勒图（Delay Doppler Map,DDM）中重构散射区域图像进而估算海面散射区内强散射体位置的方法,探索了利用DDM延迟观测量估测地势高度的潜在可能性,对监测海面浮油、海冰的位置以及地形的变化趋势等具有重要的应用意义。主要进行了如下的工作:首先分析了海面散射信号与海面菲涅尔反射系数、海面粗糙度及海面散射区散射系数分布的关系;明确了根据海水与强散射体表面散射系数的差异估算DDM中强散射区位置的原理;从几种不同的海面散射模型中选择了基尔霍夫几何光学近似模型并推导了用来计算GNSS海面散射信号功率的Z-V模型,该模型认为DDM是海面散射信号相干功率与模糊函数的二维卷积。然后研究了基于Z-V模型生成DDM的仿真算法,包括计算镜反射点位置、建立本地散射参考系（scattering reference frame,SRF）、建立SRF与延迟-多普勒坐标系（Delay Doppler frame,DDF）间的映射关系以及根据Z-V模型生成DDM。仿真分析了干净海面DDM与海面散射区内含有强散射体DDM的差别。接着根据仿真的DDM研究了DDM散射区域重构算法,是DDM生成算法的反过程,由于反解Z-V模型是一个不适定问题,因此重构散射区域是本文的一大难点。文中首先基于TSVD去除DDM中的模糊函数;然后研究了从散射信号相干功率中反演散射系数的方法;接着建立了DDF与SRF的反映射函数并将散射系数映射到SRF中就得到了重构的散射区域图像,图像中散射系数相对较强的区域就是待估算的海面强散射区位置;最后仿真分析了强散射体位于不同位置时DDM的特点,并利用相应的DDM验证了DDM重构算法估算不同强散射区位置的效果。随后利用TDS-1卫星实测的DDM数据进行估算海冰位置的实验,进一步验证了DDM散射区域重构算法的可行性。简单阐述了TDS-1卫星数据的格式和获取方法,给出了TDS-1 DDM预处理的方法,分析了实验轨迹的场景并从中选择了三个DDM进行实验。实验时,首先消除选定TDS-1 DDM中的海杂波背景,然后利用TSVD去除DDM中的模糊函数并对无模糊的DDM进行双线性插值提高了DDM的分辨率,最后从TDS-1 DDM中重构海面散射区域图像得到了估算的海冰位置并将估算结果加载到Google Earth中与实际的海冰位置进行了比对。最后探索了基于TDS-1 DDM的镜反射点延迟量反演地势高度的可能性。以格陵兰岛为例进行实验得到了TDS-1 DDM的测高结果;对比了DDM测高结果与Google Earth DEM和ASTER-GDEM V2数据之间的误差;分析了引起DDM测高误差的原因从而为下一步继续利用星载GNSS-R数据反演地势高度做准备。