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合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)技术经过半个多世纪的发展，已经从单频率、单极化步入多频率、全极化时代。极化干涉从理论和应用上都已经得到了充分的发展，并应用于森林植被、地形测绘等诸多方面。然而极化干涉的研究都是集中于机载SAR数据的研究。随着一系列各种波段的星载全极化SAR卫星的发射将为干涉、极化干涉应用提供更为丰富的数据支持，在此基础上，对极化干涉技术的理论及应用进行更深入的研究具有重要科学意义。 森林是陆地的最大生态系统，是陆地生态系统碳循环和碳动态分析的基础。森林植被参数反演对整个生态系统的稳定具有重要意义，也是生态学和全球变化研究的重要内容之一。在众多参数反演方法中，极化干涉SAR(PolarimetricSARinterferometry，PolInSAR)技术具有全天时、全天候的优势。星载全极化SAR数据为大面积森林植被参数提取提供了理想的遥感手段，具有重要的实际应用价值。然而，现阶段星载极化干涉数据面临严重的时间去相干影响，严重制约了星载极化干涉技术的发展与应用。因此，时间去相干成为星载极化干涉面临的重要问题之一。 本论文分析了极化干涉去相干源，重点讨论了时间去相干的影响因素，从植被参数反演的研究可行性角度，对时间去相干进行了分类:渐变时间去相干和巨变时间去相干。根据运动时间去相干的特性，提出了改进TD-RVoG模型，最后利用星载ALOS/PALSAR数据成功提取了实验区的森林植被高度。此外，还尝试了利用PolSARpro的模拟数据，分析了土壤含水量导致介电常数改变引起的时间去相干。 论文的主要研究内容和创新点包括: (1)研究了常用的森林植被高度反演模型和反演算法，并分别利用SIR-C数据和模拟数据验证了三阶段RVoG、ESPRIT植被高度反演算法的有效性。 (2)分析了极化干涉去相干源，并重点探讨了时间去相干的类型。从遥感研究的角度，将时间去相干进行分类。并利用模拟数据，分析了土壤含水量的改变对极化干涉SAR数据的影响。 (3)提出了改进TD-RVoG模型。将纯粹植被运动和植被生长归一化为广义的植被运动，利用改进的植被运动函数，减少了原有TD-RVoG模型的未知参数，使得改进模型能够结合三阶段法进行森林植被高度反演，验证了改进模型的有效性。 (4)针对提出的TD-RVoG改进模型采用算法中存在需要样本数据，同时还需要一定的前提假设（即整个森林区具有相同植被运动量）导致反演结果不够稳定，容易出现较大的反演误差的问题，本文又提出了迭代算法。迭代算法摆脱了样本数据的依赖，提高了算法的独立性和实用性，拓展了改进模型的应用范围。