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星载微波散射计是重要的地球遥感方式之一。它主动发射电磁波进行探测，不依赖阳光作为光源，在白天和晚上都可以工作;具有穿透云层和降雨区的能力，受天气影响较小，因此可以进行全天时、全天候的遥感探测;同时，星载微波散射计的刈幅较大，可达一千公里以上，可以快速的对全球进行覆盖。星载微波散射计传统上主要用来测量海面风场的风速和风向，但随着地球科学和全球变化等研究提出越来越多新的需求，微波散射计也越来越多地用于陆地表面、海冰极冰等遥感探测，并成为地球科学和全球变化研究地重要数据来源。美国杨百翰大学主持开展的美国航空航天局(NASA，National Aeronautics andSpace Administration)微波散射计气候记录探路者计划(SCP，Scatterometer Climate-recordPathfinder)基于散射计数据的产品，用于气候研究取得了重要进展。在这个计划中，最重要的工作就是从散射计测量的数据得到延展性的、可用于气候研究的数据，而通过图像重构提高散射计的分辨率是获得这些数据记录的关键。 本文针对我国海洋二号卫星微波散射计(HaiYang-2 Scatterometer，HY2-SCAT)数据存在的空间分辨率较低、无法满足对于地球冰冻圈、生物圈的探测需求的问题，以其数据拓展应用为目标，开展了微波散射计高分辨率后向散射系数(σ0)图像重构技术仿真研究。采用仿真的方法实现并对比了AART(additive algebraic reconstruction technique)、MART(multiplicative algebraic reconstruction technique)、 SIR(scatterometer imagereconstruction)三种分辨率增强的图像重构算法，得出了AART算法没有噪声抑制能力、MART算法噪声抑制能力较弱、SIR算法具有较强的噪声抑制能力，能更好的重构图像，达到分辨率增强的效果的结论。然后采用HY2-SCAT测量L1B数据对结论进行了验证，重构了岛屿、植被、湖泊等地貌特征，得到了分辨率增强、细节丰富、边界清晰的重构图像;同时重构了台风，得到了分辨率增强、风眼清晰、风向可见的台风风场。