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极化干涉合成孔径雷达(PolarimetricInterferometricSAR，PolInSAR)技术通过极化与干涉信息的有效结合，可以同时提取观测对象的空间三维结构特征信息和散射信息，为微波定量遥感、高精度数字高程信息和观测对象细微形变信息的提取提供了可能性。
PolInSAR是一个刚刚兴起的技术，在地质学、林学、生物量估计、考古学、冰川研究及地下埋藏物体探测等方面都有着巨大的应用潜力。随着机载极化SAR系统的推广以及未来两三年内星载极化SAR系统的发射，PolInSAR技术将会成为未来遥感领域的一个趋势和研究热点，其系统研制、数据处理技术和应用研究已成为国外SAR技术研究的热点，本文对其进行了深入研究。
本文分析了常规InSAR的原理及其信号处理技术，深入研究了其测高机理—频谱偏移理论。深入研究了PolInSAR最优化算法及植被参数反演相关技术。论文的主要工作及创新性贡献有：
1)详细分析了干涉信号频谱偏移理论的成因，深入研究了其和空间基线去相关、干涉SAR系统基线以及干涉SAR系统特有的平地效应之间的关系，并提出了基于频谱偏移理论的干涉基线估计方法。
2)深入研究了干涉SAR图像域压缩误差对测高精度的影响。分析了不同压缩算法、不同压缩位数所引入的压缩误差对重复轨道干涉数据测高精度的影响，便于在InSAR系统设计时，在DEM(DigitalElevationModel)高程精度和压缩比之间取得合理的设计折中。
3)深入研究了不同植被类型的PolInSAR散射体模型。深入分析了随机散射体模型(RandomVolumeoveFGround—RVoG)各个参数之间制约关系，并在此基础上提出了一种便于验证反演算法的基于散射体模型的PolInSAR数据模拟方法。
4)深入研究了基于干涉相干的PolInSAR三阶段反演算法。详细分析了三阶段反演算法在相干值估计、直线拟合和体去相关值估计三阶段存在的误差，提出了一种新的基于统计特征和PolInSAR相位最优化算法的反演算法，并深入研究了基于干涉相干的双基线PolInSAR反演算法。
5)深入研究了基于最大似然估计(MaximumLikelihood—ML)的PolInSAR反演算法。深入分析了PolInSAR单基线ML反演算法，针对该算法鲁棒性较差的不足，在其基础上，提出了PolInSAR双基线ML反演算法。