雷达遥感因其全天候特性，尤其适用于作物关键生长期的监测，已有研究表明，雷达遥感能够监测作物的长势，并得到满意结果。不同作物，作物在不同生长期、不同环境胁迫下会呈现出散射机制的多样性，作物的几何结构、植株形状、介电特性、地表粗糙度、土壤水分是影响其复杂度的具体因素。旱作物由于受下垫面土壤的影响，影响其散射机制的因素很复杂，开展其散射机制研究有利于提高雷达遥感的应用水平。　　 单极化或多极化雷达遥感难以获取作物散射的完整特征，给参数反演带来一定的盲目性，全极化雷达遥感能够测量每一个像元的全散射矩阵，不仅为解释目标的散射机制提供了理论依据，也为提取更加全面的目标信息、寻求目标反演的敏感参数、提高反演精度提供了可能。论文以全极化SAR数据RADARSAT-2为数据源，选择典型旱作物冬小麦和玉米为研究对象，以理论散射模型和极化参数、极化分解理论为分析依据，从作物类型、生长期和长势差异三个方面解释作物的散射机制。研究结果可为更多的目标信息提取、目标反演参数、提高雷达遥感应用水平提供参考依据。　　 论文主要研究结果有：　　 (1)详细研究了旱作物冬小麦、玉米的散射特征及其差异，分析了不同作物、不同生长期决定其散射机制的主导因素，丰富了典型旱作物的散射特征知识库，探索了典型作物的散射机制研究方法。　　 (2)以理论散射模型和野外观测数据为依据，分析了冬小麦不同生长期因长势变化而引起的散射变化特征，提出了多极化雷达遥感冬小麦长势、产量反演方法。结果表明：在散射机制明确的基础上，基于理论依据，反演结果可信度更高。　　 (3)通过分析冬小麦和玉米的散射机制，以雷达遥感实测数据证实了影响作物散射机制的主导影响因素存在介电＞结构＞散射粒子数的关系。进而说明了在进行作物散射机制分析、作物参数反演时需要优先考虑的因素，为建立作物敏感反演参数、探索提高反演精度提供了科学依据。　　 (4)冬小麦出穗前后具有显著不同的结构特征，并表现出不同的极化特征，据其极化特征可以建立典型作物在不同生长期的识别方法，提高作物种植面积遥感监测的精度。　　 (5)基于全极化雷达遥感可以反演出作物覆盖下的土壤水分，C波段仅对冬小麦孕穗期具有较好的反演能力，乳熟期因为冬小麦结构上的特点，土壤水分的反演能力很差。依据全极化SAR的应用潜力可以实现冬小麦的长势和产量评估，为冬小麦的干旱监测和影响评估提供了一个有意义的方法，是已有光学遥感监测方法的有益补充，为应急评估和决策提供了参考。　　 论文所取得的创新性成果有：　　 (1)论文首次基于全极化星载SAR数据，开展了典型旱作物散射机制研究，探索了决定作物散射机制的主导因素，提出了基于作物不同生长期散射机制差异提取冬小麦种植面积的方法。　　 (2)通过实测数据的系统分析，从散射模型和极化理论两种角度揭示了影响作物散射机制的主导影响因素存在介电＞结构＞散射粒子数的关系，为作物散射机制的解释和敏感参数反演提供了分析依据。　　 (3)提出了适合于冬小麦乳熟期长势反演的参数Lm，该参数可以提高长势反应的精度。Lm对长势的表达，有利于提高总体反演精度，降低错分地类对长势总体反演精度的影响。　　 (4)提出了基于散射熵和水云模型的土壤水分反演方法。实验结果表明，散射熵体现了结构因素对散射的影响，与用散射分量反演土壤水分的方法相比，避免了冠层表面一次散射对土壤水分反演产生的负面影响。