极化合成孔径雷达(PolSAR)通过变换收发电磁波的极化方式来获得目标的极化散射矩阵。极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)兼具InSAR和PolSAR系统的优点，可利用极化信息来解决存在于InSAR测量中的问题，从而使测量精度得到有效提高。因此，PolSAR/PolInSAR已成为SAR系统的重要发展方向之一。本文针对当前PolSAR/InSAR的处理难点和应用热点，对PolSAR/InSAR信号处理与应用展开了研究。第二章介绍了PolSAR/InSAR理论基础，包括电磁波的极化、极化散射矩阵、极化合成及复极化干涉相干系数等。第三章针对PolSAR/InSAR预处理进行了研究，包括极化定标和极化滤波技术。一，介绍了极化定标的理论基础和几种算法，并运用仿真数据和车载X波段PolInSAR系统录取的实测数据验证了其有效性。二，提出了一种可以保持散射特性的全极化滤波方法，并与经典的精制极化Lee算法进行了比较分析，实验结果证明了该算法的优势。第四章研究了PolSAR/InSAR的典型应用，包括极化SAR分类、极化InSAR分类、极化InSAR林下隐藏目标检测。一，对基于极化分解的两种极化SAR非监督分类方法进行了改进，提高了其在实测数据处理中的性能。二，利用车载PolInSAR系统录取的实测数据，初步建立了一个全极化SAR数据库，并利用此数据库对车载数据进行了监督分类。三，提出了一种全极化InSAR分类算法，该算法直接运用极化信息和相干信息进行分类，无需先进行极化SAR分类且精度较高。四，分析了Cloude林下隐藏目标检测算法，提出了一种基于散射中心估计的林下隐藏目标检测方法。实验结果表明，该算法在保证精度的基础上，大大加快了检测效率。最后，本文指出了极化SAR/InSAR在上述处理和应用方面需要进行改进的方向。