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随着遥感技术在林业应用领域的日趋发展，合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）以其独特的优势在森林资源分类和生物参数提取研究中取得了许多重要的研究成果。近年来，极化SAR（Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PolSAR）、干涉SAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）、极化干涉SAR（PolarimetricInterferometric Synthetic Aperture Radar，Pol-InSAR）和层析SAR（Tomography SyntheticAperture Radar，TomoSAR）已经成为森林散射机制分离、林下地形提取、树高估测、森林地上生物量（Above Ground Biomass，AGB）估测和后向散射功率垂直分布信息提取等研究的重要手段。但目前对森林资源信息定量提取的研究主要集中在基于后向散射强度信息、InSAR相干系数和Pol-InSAR的森林平均树高、单位面积蓄积量和地上生物量的反演，而充分利用基于TomoSAR提取的森林垂直方向雷达反射率垂直分布信息的研究较少。而森林垂直方向雷达反射率垂直分布信息是雷达对森林内部各种散射体垂直分布的响应，有助于理解复杂垂直结构森林的雷达散射机理，并使森林三维结构信息反演成为可能，也有利于提高森林平均树高、蓄积量、AGB等森林结构参数的估测精度。TomoSAR是提取森林垂直结构信息的主要技术，主要包含极化相干层析（PolarizationCoherence Tomography，PCT），多基线InSAR层析（Multi-baseline InSAR Tomography，MBInSAR Tomo）和多基线Pol-InSAR层析（Multi-baseline Pol-InSAR Tomography，MBPol-InSAR Tomo）三种主要的层析方法。为此，本文开展了极化干涉SAR层析估测森林垂直结构参数的方法研究，探讨、分析三种层析技术提取森林垂直结构信息的有效性，主要内容如下：（1）单基线PCT提取森林垂直结构信息基于德国Traunstein研究区E-SAR2003年航飞试验获取的L-波段单基线Pol-InSAR数据和地面测量数据，提出了一种基于对象的PCT技术来估测森林覆盖区AGB的新方法。在罗环敏等研究的基础上，进一步完善了森林AGB反演模型，应用Pol-InSAR分割与面向对象分割技术将森林覆盖区划分为均质多边形，进而将基于实测林分建立估测模型推广到实测林分之外的森林覆盖区。从垂直结构剖面提取出的参数对森林AGB估测最为重要的是林分层析测量高，林分层析测量高对应于冠层相对反射率最大的高度，能够在一定程度上表征森林AGB。研究发现，林分尺度垂直结构剖面与森林AGB相关，这一研究结果与Luo(2011)和Cloude(2009)观测结果一致，并且应用剖面参数与地面实测林分AGB通过后向逐步回归分析建立的估测模型的决定系数R2为0.883，均方根误差（RootMean Square Error，RMSE）为39.98tons/hm2，相对RMSE（Relative RMSE，RRMSE）为13.15%。研究结果表明，虽然PCT提取的林分层析测量高比采用经典三阶段反演方法提取树高精度较低，但森林AGB提取精度较高。PCT剖面提取出的参数总体上能够描述垂直结构剖面的几何特征，能够用于建立森林AGB反演模型。对垂直结构剖面进行参数化，应用多元分析方法建立这些参数与实测生物量之间的关系是可行的，并能够推广到林分边界周围区域。值得注意的是，该方法估测的森林AGB没有出现饱和现象，即使生物量达到500tons/hm2，相关关系依然成立。（2） MBInSAR Tomo提取森林垂直结构信息应用瑞典Raminstorp研究区E-SAR于2007年3月-5月采用重轨飞行模式获取的机载L-，P-波段BioSAR多基线InSAR数据，提取了后向散射功率垂直分布信息，分析了后向散射功率估测森林AGB的可行性，以及基线数量、时间基线和波长对森林垂直结构信息提取的影响。研究发现，HH极化MBInSAR Tomo估测树高与Lidar H80相比R2为0.65，RMSE为2.35m，相关系数为0.80。HV极化MBInSAR Tomo估测树高与Lidar H80相比R2为0.55，RMSE为3.27m，相关系数为0.74。VV极化MBInSAR Tomo估测树高与Lidar H80相比R2为0.34，RMSE为5.13m，相关系数为0.58。研究结果表明，Capon方法在高噪声背景条件下能够准确地获取目标信号信息，但噪声抑制能力稍差，适于提取森林垂直结构及冠层高度信息；基线数量、时间基线和波长均对森林垂直结构信息提取具有一定的影响：对于P-波段而言，3条航线即可提取森林垂直结构信息，但基线数量越多所能提取的森林垂直结构信息越丰富，并且31天的时间基线对P-波段而言影响不大，所得后向散射功率分布较为分散，较短时间基线所得后向散射功率集中分布于近地表；L-波段所得后向散射功率谱随机性较强，可在一定程度上表征垂直结构变化，但地表及冠层识别能力较差，P-波段则更稳定，能够有效识别地表、冠层边界，有利于森林垂直结构信息综合提取；P-波段HH极化MBInSAR Tomo技术提取的树高精度能够在一定程度上满足林业应用需求；P-波段HH/HV/VV极化MBInSAR Tomo提取的某些特定高度处的后向散射功率对针叶林区森林AGB的提取贡献有限。（3） MBPol-InSAR Tomo提取森林垂直结构信息同样，应用瑞典Raminstorp研究区BioSAR2007机载L-，P-波段多基线Pol-InSAR数据，采用MBPol-InSAR Tomo技术提取后向散射功率垂直分布信息和极化角，估测树高，分析应用后向散射功率估测森林AGB的可行性。其中，极化角为Cloude-Pottier极化SAR分解中代表散射机制的物理参数。同时，分析了基线数量、时间基线和波长对MBPol-InSAR Tomo提取森林垂直结构信息的影响。研究发现，MBPol-InSAR Tomo估测的树高与Lidar H80相比，R2为0.53，R为0.73，RMSE为4.08m，MBPol-InSAR Tomo提取的某些特定高度处的后向散射功率与实测森林AGB没有明显的相关性。研究结果表明，与MBInSAR Tomo类似，基线数量、时间基线和波长均对MBPol-InSAR Tomo提取森林垂直结构信息具有一定的影响。P-波段MBPol-InSAR Tomo技术提取的树高精度与MBInSAR Tomo提取的树高相比没有明显提高，即极化信息的引入对树高估测没有明显作用，同时，极化信息的引入对针叶林区森林AGB的估测基本没有贡献。极化角是MBPol-InSAR Tomo与MBInSAR Tomo相比新增的反演量，能够表征后向散射机制在垂直方向的变化规律。