中国是世界上湿地类型多，面积大且分布广泛的国家之一。近年来，由于人口数量的急剧扩张，人们需要更多的土地进行粮食生产以及城市发展，自然资源被严重开采，造成我国很多湿地资源受到相当大的威胁和破坏，这种严峻的形势正在慢慢的影响着地球生态环境的平稳。因此，加强对湿地环境的动态监测尤为重要。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)作为一种主动式微波遥感，其工作波段远远大于可见光波长，能够穿透大气和云层，所以具有全天时、全天候的观测能力，并且不受天气等外界因素影响，这种特性大大的为监测湿地提供了便捷。而湿地多分布在偏远地区，且气候条件多变，环境复杂，这些特点使得我们利用传统的监测方法变得十分的困难与艰巨，因而SAR数据非常适合应用于湿地遥感监测。　　然而目前我国在利用SAR进行湿地遥感研究方面的工作还比较欠缺，尚未形成完整成熟的体系，而且大多只针对单波段SAR影像进行分析，对于湿地的监测还需要进一步的发展。面对日益严峻的湿地的形势，我国对于湿地的监测任务显得艰巨而紧迫。因此，本文在国家基础测绘科技项目“机载多波段多极化干涉SAR湿地监测应用技术”和国家高新技术研究发展计划（863计划）主题项目“面向对象的高可信SAR处理系统”的支持下，选择内蒙古根河湿地为研究区，重点研究如何有效利用多波段极化SAR数据实现高精度的湿地地物分类。主要内容如下:　　(1)基于C波段SAR影像极化散射特性的湿地分类　　针对湿地中存在的几种地物类别，主要包括水体，森林，小麦，草地，裸土，利用Freeman极化分解方法对滤波后的C波段全极化SAR影像进行目标极化特征的提取，分析几类地物的散射特性。根据表现出的物理散射机制的差异，参考光学影像选取一定的训练样本，将分解得到的极化特征作为输入参数，结合支持向量机分类算法进行监督分类，结果发现C波段SAR影像可以将植被和其他地物很好地区分开，并且对其他几种地物类别也有较好的识别能力。但受到C波段波长穿透性的限制，不同的植被在SAR影像上表现出较为相似的散射机制，导致它们的分类结果存在一定的混淆。　　(2)基于P波段SAR影像极化散射特性的湿地分类　　同样利用Freeman目标分解方法提取分析了P波段全极化SAR影像中共有地物类型的极化散射特性，分析表明由于P波段波长具有较强的穿透性，不同的植被在SAR影像上反映出不同的物理散射机制，根据这种差异可以将不同类型植被区分开。但其他几种地物表现出的散射特性较为相似，难以分辨。采用和C波段SAR影像相同的分类方法对P波段SAR影像进行分类，结果发现森林的分类精度有所提高，表明了P波段影像对于植被区分的有效性。　　(3)联合多波段SAR影像极化散射信息的湿地分类　　针对C波段SAR影像和P波段SAR影像分类结果存在的问题，将两个波段各自的优势相结合，对两幅影像上共有的地物进行了极化散射特性的对比分析，以提取对各类地物区分度高的极化特征向量。并提出了一种基于支持向量机方法的集成策略，将提取的C波段和P波段影像的极化特征构建成高维特征向量，利用分类器直接在高维空间进行分类。通过和单波段SAR影像的分类结果对比，表面利用多波段极化数据的互补信息可以明显提高分类精度，进一步实现湿地的高精度分类。