森林生物量是更好地理解全球变化和碳循环的关键参数。然而由于森林资源调查的困难性，目前并没有全球尺度的生物量数据。近年来用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)技术来估测生物量受到了越来越多的关注，因其在全球尺度下估测森林生物量的潜力。基于长波长林下穿透能力强的优势，如今许多国家都致力于长波长星载SAR的研究来对全球森林生物量进行估测，我国也在2017年由上海航天技术研究院和武汉大学共同发起了民用P波段SAR卫星计划的研究。目前在所有已提出的星载计划中，研究最成熟的是由欧空局(European Space Agency，ESA)提出的BIOMASS计划。BIOMASS计划的主要任务是提供新的观测量，以便在前所未有的分辨率和准确度上对全球森林地上生物量(Above Ground Biomass，AGB)进行估测。BIOMASS将持续5年，包括一个层析阶段和一个干涉阶段。层析阶段在前14个月将以3天的重访周期获取7幅重轨数据，然而在BIOMASS剩余生命周期中的干涉阶段只能使用三轨数据。BIOMASS将提供三个基本的观测量：极化SAR(Polarimetric SAR，PolSAR)强度，由极化干涉SAR(Polarimetric SAR Interferometry，PolInSAR)得到的树高，以及由不同极化下SAR层析成像(SAR Tomography，TomoSAR)得到的森林垂直结构。在BIOMASS预研项目的推动下，在过去几年有许多工作对森林场景的层析成像进行了研究，得到了许多理论发展和实验结果。在森林AGB反演方面，利用P波段TomoSAR的反演精度比只用极化强度有明显的提升。研究表明用地上高度30m的后向散射功率与AGB之间的相关性最大。这个发现可以归因于TomoSAR从后向散射信号中消除了地面散射分量，使局部地形和土壤湿度的扰动影响降到最低，因此提高了与森林AGB之间的相关性。根据这一解释，有学者提出了一种纯干涉方法：地面陷波滤波(Ground Notching)，仅使用两幅相干雷达图像来消除地面回波信号，用来支撑BIOMASS的干涉阶段。已有研究表明地面陷波滤波图像强度与AGB有很高的相关性。TomoSAR和地面陷波滤波得到的结果都是通过处理同一天获取的机载SAR数据得到的，忽略了由植被层的随机运动和介电常数变化引起的时间去相干。然而BIOMASS的重访周期为3天，不符合这一条件。另外，空间基线的大小对地面陷波滤波有很大的影响，只有选择合适的基线才能保证反演精度。基于以上问题，本文的研究在BIOMASS框架下的两个P波段多基线多时相的热带森林数据集：TropiScat和AfriSAR上进行。主要研究工作概括如下：
　　(1)根据BIOMASS计划的数据获取时间和重访周期，提出了一个基于TropiScatP波段数据的BIOMASS层析成像模拟方法。研究了时间去相干对层析成像质量，以及树冠和地面层后向散射功率稳定性的影响。通过地上30m高度与森林AGB之间的线性模型研究了时间去相干引起的AGB反演误差。实验结果验证了在考虑时间去相干时P波段TomoSAR估计森林生物量的有效性。
　　(2)研究了全极化通道下两个单天气因素：降雨和风引起的时间去相干，并提出了一个基于风速的时间去相干模型。研究了降雨前后的时间去相干的垂直分布和不同风速引起的时间去相干的时间序列，深入探讨了时间去相干对TomoSAR森林散射机理的影响。本文提出的时间去相干模型比布朗运动模型更加适合于短基线的情况，有助于时间去相干补偿方法的探索，以提高森林垂直结构信息提取和生物量估计的稳定性和准确性。
　　(3)在更大的范围内研究了时间去相干对体散射分量的影响，以补充TropiScat实验得到的结果。提出了一个基于地面陷波滤波的体散射时间去相干分析模型，其中基于单基线数据的地面陷波滤波用来消除地面回波信号并提取出体散射分量。基于提出的体散射时间去相干分析模型，利用P波段AfriSARLopé数据集研究了体散射时间去相干及其对地面陷波滤波图像强度的影响。
　　(4)从信号处理角度研究了地面陷波滤波与TomoSAR之间的关系。研究了空间基线大小和入射角变化对地面陷波滤波的影响。提出了一个多基线地面陷波滤波方法，降低了对基线的依赖性。此外研究了TomoSAR，单基线地面陷波滤波和多基线地面陷波滤波三种方法在森林生物量估计中的应用，实验结果表明多基线地面陷波滤波方法比单基线方法有明显的提升。