随着极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PoISAR)对地观测基础理论、技术的逐步成熟，全极化、多波段SAR数据的日益丰富，开展PoISAR体制下地表信息提取以及地物识别方面的研究已经成为微波对地观测领域的重要方向。多波段PolSAR能够获取极其丰富的地物信息，包括多个波段、任意极化方式的回波信息；多种极化特征量，如极化度、极化相关特征等；以及利用PolSAR散射矢量模型得到的各种反映地物散射特征的参数。这些丰富的信息一方面为地表粗糙度、湿度等信息的反演提供多种途径和足够多的独立方程，保证反演结果的准确性；另一方面为地物类型的划分识别提供可靠的信息支持，尤其是一些通过散射矢量模型得到的旋转不变参数，可以部分消除由观测方向、目标姿态引起的地物类型模糊，提高地物识别的精度。　　 将PolSAR技术应用于典型的地学现象冲积扇研究，能够获取冲积扇地表粗糙度、湿度信息、冲积扇地物分布信息。利用这些PoISAR得到的信息，能够研究冲积扇的形状、物质组成、期次以及发育程度等冲积扇的特征，而这些特征对于环境演化起着指示性作用，为恢复区域环境演变历史和预测未来环境发展趋势提供依据。　　 本论文利用在中蒙边境地区获取的SIR-C C、L波段、全极化数据，重点研究PolSAR在地表特征反演、地物类型识别应用中的方法，并将这些方法应用到该地区包敦其河冲积扇和额济纳冲积扇的研究中。本论文所研究的冲积扇所处的地理位置和地质背景，对该地面的古地理古环境演化具有重要价值，对全球变化的区域响应研究极有意义。尤其是额济纳冲积扇，经遥感分析为东半球最大的冲积扇，其研究意义更为显著。主要创新点如下：　　 1.将PolSAR这一前沿微波对地观测手段应用于冲积扇研究。利用基于PolSAR的技术方法获取冲积扇地表特征以及地物分类信息，尝试研究该冲积扇形状、期次、发育程度等特征，从而为研究区域古地理古环境演化提供信息支持。　　 2.结合遗传算法和后向散射模型反演地表特征信息。遗传算法具有全局最优搜索能力，尤其适合确定多参数的最优组合，方便同一地物多源、多模式数据联合反演地表特征信息。将遗传算法和后向散射模型(如OH、AIEM模型)相结合能够有效的提取地表粗糙度和湿度的最优解。利用此方法提取中蒙边境地区冲积扇地表信息，并与实地测量数据以及已有的同类方法进行对比，结果证明该方法能够有效的对地表参数进行反演。　　 3.研究极化度与数据多视处理的关系，确定获取有效极化度所需要的最小视数。分析戈壁、植被等地物在C、L波段、典型极化方式下的极化度与数据多视处理的关系，发现极化度随视数的不同而发生波动，当视数足够大时，极化度趋于稳定。若将10％作为满足极化度有效性的误差标准，则要获取C、L波段多种地物有效极化度至少需要对PolSAR数据进行50视处理。　　 4.发现线性极化方式下的极化度的最大值与最小值的差值能够更有效的表达地表粗糙度的变化。与单一极化方式下的极化度相比较，线性极化方式下的极化度的最大值与最小值的差值对地表粗糙度具有更高的敏感性和稳定性，为反演地表粗糙度提供新途径。同极化相关系数也有同样的特点。　　 5.将代表PolSAR前沿发展的旋转不变散射矢量模型应用于冲积扇地物分类研究。旋转不变散射矢量模型能够得到一组极化基旋转不变参数，不仅能够更好的反映地物本身的特点，而且能够大大降低极化数据所提供信息的冗余程度。尤其对于非对称目标，能够提取其在对称状态下的散射类型值，解决由目标姿态所引起的地物类型不一致问题。将该模型应用于中蒙边境地区包敦其河冲积扇，分析模型得到的参数及其组合在该冲积扇的分布，结果表明旋转不变散射矢量模型对于冲积扇地物的分类具有很强的应用潜力。