多极化是合成孔径雷达发展的主要趋势之一，多极化数据相比于传统的单极化数据，能够提供更加丰富的极化信息。这些极化信息是除了频域、空域之外的又一重要信息源，它们可以最大程度地反映不同地物目标的散射特性，从而实现对地物目标的识别和分类。　　本文以中国科学院专项课题“应对气候变化的碳收支认证及相关问题”遥感课题第六子课题“华东地区固碳参量遥感监测”(XDA05050106)为支撑，利用全极化Radarsat-2数据对山东禹城地区的地物散射机制和主要土地覆盖分类进行研究。首先，采用基于模型的极化目标分解方法提取图像的极化特征，分析和对比三种分解方法对于研究区地物目标的表征效果，依据SVM分类实验选择最优分解法。在此基础上，联合散射角、极化熵、总功率等特征，采用两种改进的SVM分类器进行分类，并分析和对比两种分类方法的效果和精度。主要研究结论如下:　　(1)An3、Arii3、Singh4三种分解法都可以对山东禹城地区的地物目标进行有效表征。单独从某一种散射机制来看，二面角散射对于城市区域有较好的表征能力，体散射对于农村区域有较好的表征能力。在耕地和水体这样的自然表面上，三种分解法的结果基本相同。但是，在城市和农村这样的人工表面上，三种分解法的结果存在一定的差异;这种差异在城市区域表现得更加显著。三种分解法都有效降低了负功率的出现，An3分解和Singh4分解有效避免了体散射的过估计。　　(2)四类地物目标的极化参数基本上符合其理论值。四类地物的总功率值由高到低依次为城市、农村、耕地、水体，这是与理论相符合的。但是由于研究区的特点，也存在极化参数反常的情形。四种地物的散射角值由高到低依次为城市、农村、水体、耕地，而理论上，耕地的散射角是大于水体的。其原因是研究区内没有大面积的水体，河流较窄，容易受到两岸地物的影响。四种地物的极化熵值由高到低依次为农村、城市、水体、耕地，而理论上，城市的极化熵通常大于农村。其原因是研究区内的农村中树的种植率比较高，从而影响了农村散射机制的复杂程度。　　(3)An3-SVM、Arii3-SVM、Singh4-SVM三种分类方法的总体精度依次为82.2543％、80.9294％、83.2448％。从混淆矩阵来看，错分情况最严重的是将农村居民地错分成城市居民地，三种方法错分率分别为25.73％、30.62％、24.98％，这一错分情况直接影响了总体精度。鉴于Singh4-SVM法的分类精度最高，反映了Singh4分解对研究区地物散射机制的表征效果更好。　　(4)由于基于模型的目标分解本身存在局限性，在表征地物散射特性方面存在不足，通过增加极化特征和改进分类器可以弥补这一不足，实验证明通过增加散射角、极化熵、总功率、相干矩阵对角元素等极化信息，并采用F-SVM和MK-SVM分类器，对分类精度有一定程度的提高。总体精度分别由83.2448％提高至86.6513％,由83.2448％提高至86.5963％，分别提高了3.4065％、3.3515％。