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极化干涉SAR综合了干涉SAR和极化SAR的优点,能够反映目标的物理特性和空间分布特性,从而大大拓展了SAR在微波遥感领域的应用。极化干涉SAR技术利用全极化数据,通过相关矩阵特征分解等技术可以明显提高地表参数反演精度,从而为高精度数字高程信息的提取提供了可能。利用极化干涉SAR实现地表植被参数的反演,对森林资源管理和环境监测具有重要价值。本文主要研究了极化干涉SAR地表植被高度反演方法,同时对极化相干层析(PCT)算法进行了详细的探讨,所做的主要工作和创新如下:1、分析了极化干涉SAR不同极化状态的散射机制特性及其对植被区域反演的敏感性;同时研究了极化干涉相干系数最优算法,通过实测数据验证了该算法可获得地表目标的散射机制分离。2、研究了极化干涉SAR散射相位中心的估计。首先,介绍极化干涉SAR相干散射模型,并系统分析了不同参数对相干性的影响;接着,研究了基于ESPRIT算法的散射相位估计方法,可以获得比较精确的植被层和地表层相位估计;最后,研究了利用植被体散射最优相干系数对散射相位进行补偿的方法,大大减小了植被层衰减作用带来的干涉相位误差。3、提出了三种极化干涉SAR地表植被高度反演方法。首先,通过分析传统的三阶段植被高度反演算法的不足,提出了基于最优体散射相干系数的植被高度反演算法,通过获取最优体散射相干系数从而使植被参数估计更加准确,应用仿真和实测数据比较分析验证该算法的有效性和优势;接着,提出了一种双基线极化干涉SAR反演算法,并通过比较分析说明了双基线算法能够获得更准确的植被高度估计;最后,提出了联合双频的极化干涉SAR植被高度反演算法,通过仿真数据比较分析,证明了该算法能够获得更高的反演精度,并具有较好的稳健性。4、研究了极化干涉SAR相干层析算法。阐明了极化相干层析算法原理,并介绍了单基线和双基线极化相干层析算法的处理过程和步骤,最后通过仿真数据说明该算法的能够获得植被垂直结构函数,能够更好地反映地表的散射特性。