●前言
第1章緒論
1.1遙感與微波遙感
1.2合成孔徑雷達（SAR）技術的提出
1.3星載SAR技術發展現狀
1.4基於SAR技術植被研究的背景及意義
1.5極化SAR在農作物監測中的研究現狀
1.6干涉、極化干涉SAR在森林高度估測中的應用現狀
參考文獻
第2章SAR遙感基礎理論與知識
2.1電磁波的物理基礎和數學表達
2.1.1電磁波的概念、特征及數學表達
2.1.2電磁輻射的度量
2.1.2.1輻射源
2.1.2.2輻射測量中的基本概念
2.1.2.3太陽輻射與大氣作用
2.2SAR物理基礎及數學表達
2.2.1電磁波理論與微波
2.2.2地物散射類型及其微波散射特征
2.2.2.1常見地物微波散射類型
2.2.2.2地物微波散射的物理機制
2.2.3輻射傳輸理論與雷達方程
2.2.3.1輻射傳輸理論
2.2.3.2雷達方程
2.2.3.3SAR地物後向散射影響因子
2.3典型植被的散射特性
2.3.1農作物的散射特性
2.3.2草地的散射特性
2.3.3森林的散射特性
參考文獻
第3章極化SAR理論基礎
3.1極化的定義及極化態的描述及表達
3.1.1電磁波的極化
3.1.2斯托克斯（Stokes）矢量及龐加萊球
3.1.2.1Stokes矢量
3.1.2.2龐加萊球
3.1.3SAR極化數據的表達
3.1.3.1極化SAR數據的散射矩陣表達
3.1.3.2典型S矩陣對應的地物散射類型
3.2極化合成
3.2.1極化合成的概念
3.2.2極化合成的算法
3.2.2.1極化合成的Stokes矢量表達
3.2.2.2極化特征圖
3.3極化分解
3.3.1Freeman-Durden分解
3.3.2Yamaguchi四分量分解
3.3.3H/A/α分解
3.3.3.1H/A/α極化分解基礎理論
3.3.3.2基於特征值的新參數
3.4簡縮極化及其分解方法
3.4.1簡縮極化的類型
3.4.1.1簡縮極化類型的定義
3.4.1.2簡縮極化類型的模擬
3.4.2簡縮極化分解方法
3.4.2.1簡縮極化分解方法
3.4.2.2基於簡縮極化分解的參數提取
參考文獻
第4章干涉、極化干涉SAR理論基礎
4.1干涉、極化干涉SAR原理
4.1.1電磁波的干涉
4.1.2干涉SAR原理
4.1.3極化干涉SAR原理
4.1.3.1矢量干涉
4.1.3.2任意極化基下的矢量干涉
4.1.3.3極化干涉相干很優理論
4.2干涉SAR森林高度反演方法
4.2.1差分法
4.2.2SINC模型法
4.3極化干涉SAR森林高度反演方法
4.3.1復相干差分法
4.3.1.1SVD算法
4.3.1.2相干分離算法
4.3.1.3ESPRIT算法
4.3.2基於植被散射模型的森林高度反演法
4.3.2.1RVoG模型及其理論基礎
4.3.2.2基於植被散射模型的森林高度反演
參考文獻
第5章SAR影像地形校正
5.1SAR後向散射繫數圖像校正
5.1.1有效散射面積的校正
5.1.2入射角校正
5.2極化SAR數據的地形校正
5.2.1階段1：極化方位角校正
5.2.2有效散射面積校正
5.2.3角度效應校正
5.3地形效應校正示例
參考文獻
第6章極化SAR農作物長勢監測
6.1研究區概況及數據獲取情況
6.1.1研究區概況
6.1.2研究區數據獲取
6.1.2.1SAR數據獲取
6.1.2.2地面調查數據采集
6.1.2.3其他輔助數據采集
6.2基於全極化SAR數據的作物長勢參數反演
6.2.1全極化數據預處理
6.2.2油菜生長參數的極化特征響應
6.2.2.1全極化參數對生物量的敏感性分析
6.2.2.2全極化參數對LAI的敏感性分析
6.2.2.3全極化參數對油菜高度的敏感性分析
6.2.3油菜生長參數反演分析
6.2.3.1油菜生物量反演
6.2.3.2油菜LAI反演
6.2.3.3油菜高度反演
6.2.3.4各模型的建立及其反演結果精度評價
6.2.4油菜生長參數制圖
6.2.4.1油菜生物量制圖
6.2.4.2油菜LAI制圖
6.2.4.3油菜高度制圖
6.3基於簡縮極化數據的油菜長勢參數反演
6.3.1簡縮極化數據模擬
6.3.2油菜生長參數的簡縮極化特征響應
6.3.2.1斯托克斯參數
6.3.2.2斯托克斯子參數
6.2.3.3後向散射繫數
6.2.3.4極化分解參數
6.3.3基於隨機森林（RF）油菜生長參數反演及精度評價
6.4基於Stokes參數的油菜物候期監測
6.4.1Stokes參數的獲取及計算
6.4.2Stokes參數對物候期響應分析
6.4.2.1油菜關鍵物候期確定
6.4.2.2油菜生長期Stokes參數的響應
6.4.3油菜的物候期反演
6.4.3.1油菜物候期反演模型構建
6.4.3.2研究結果驗證與分析
參考文獻
第7章干涉SAR森林高度反演
7.1干涉SAR數據預處理
7.1.1SAR數據采集
7.1.2Lidar數據
7.1.3干涉數據處理
7.2DSM-DEM差分法森林高度反演
7.2.1基於SRTMDEM和LidarDEM地理編碼生成DSM
7.2.2基於相位的DSM-DEM差分法森林高度估測結果分析
7.3SINC模型森林高度反演
7.4兩種方法結果對比
7.5討論與總結
7.6結論與展望
參考文獻

合成孔徑雷達（SAR）具有光學遙感所不具備的全天候、全天時成像能力，而且極化SAR對地物的幾何結構和形狀特征敏感，干涉SAR對地物的垂直結構敏感，極化和干涉SAR技術應用於植被參數反演，可以進一步提高植被參數定量反演的精度。因此，極化和干涉SAR技術應用於植被參數的定量反演是目前研究的熱點方向之一。《極化與干涉SAR植被參數反演》從植被參數SAR技術定量反演角度出發，繫統介紹了SAR遙感的基礎知識；極化SAR和干涉SAR遙感定量反演中涉及到的基本概念和常用算法或模型：極化SAR和干涉SAR在農作物及森林參數反演中的具體應用。