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随着国际社会对全球气候变化的关注，碳循环作为气候环境不确定性的最大来源，成为科学研究中的热点。湿地，世界上最具生产力的生态系统之一，是全球最大的碳库，既是温室气体（碳）储存库，也是温室气体的重要释放源，在全球气候变化研究进程中起着举足轻重的作用。鄱阳湖是中国最大的淡水湖，也是国际重要湿地。植被作为鄱阳湖湿地生态系统的重要组成部分，其生物量是衡量湿地固碳能力的重要指标。区域和全球生物量估测对于理解和监测生态系统对气候变化和人类活动的反应具有重要意义，其长期定量研究有助于加深对全球碳平衡的认识和理解。本论文利用全极化雷达遥感数据，结合野外实测植被参数数据，开展了鄱阳湖湿地苔草生物量反演研究，探讨了一条利用C波段全极化Radarsat-2数据反演湿地生物量的方法和途径。
论文首先介绍了全极化雷达遥感的基础知识，包括极化SAR散射机制和地物目标的极化散射特性，然后介绍了用于模拟植被后向散射系数的改进的植被冠层散射模型，以及用于反演植被生物量的后向反馈神经网络(BPneuralnetwork)算法，最后选用反演精度最高的结果，制作了研究区内植被生物量分布图。论文的主要研究内容和成果包括以下几个方面:
1)通过灰度关联理论分析野外实测数据，植被各生物物理参数（除植株密度），对植被干生物量的灰色关联度较高(＞0.72)，以植被干生物量作为本论文研究目标即植被生物量。
2)分析植被生物物理参数与生物量，Radarsat-2影像HH，HV和VV极化方式的后向散射系数与实测苔草的结构参数（包括植被干生物量）间的相关关系发现;植被干生物量与各植被参数以及后向散射系数间表现为复杂非线性关系，没有明显的统计相关关系。
3)改进了基于矢量辐射传输理论的植被冠层散射模型，模型模拟结果和图像提取值之间具有良好的一致性。基于模型模拟值，从湿地植被散射机理的角度出发，分析得到植被结构参数不同极化方式下对各散射分量后向散射系数的敏感度。叶子层体散射对叶子长度和叶子层高度较为敏感，HH、VV同极化方式的后向散射高于HV交叉极化。在叶子层与地表间的二次散射中，不同极化方式回波强度排序为HH＞HV＞VV，对叶片长度和叶片宽度较为敏感。茎秆层的体散射和二次散射分量对茎秆直径非常敏感，随着茎秆直径的增大，后向散射增强，受茎秆高度和密度的影响较小。
4)基于研究区Freeman-Durden分解极化散射特征，以及后向散射分量对植被参数敏感性分析，BP神经网络反演算法，实现了植被信息与地表信息的分离，降低了反演过程的不确定性，并将全极化遥感影像，模型模拟以及野外实测数据结合了起来。反演误差取得较大幅度降低，误差为45.57g/m2，同时避免了“低估饱和”现象，最后反演得到研究区湿地苔草生物量分布图。