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地面目标的立体视觉效果能够对城市规划和森林监测提供很大的帮助,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的干涉成像技术,能够利用遥感的手段获取地面的高程信息,因此目标高度重建是遥感领域的研究热点。对于建筑来说,利用单幅SAR进行建筑高度重建受限于成像几何关系和图像质量,利用TomoSAR技术进行重建的精度较高,但是所需成本和数据量比较大,利用InSAR技术进行高度重建受叠掩现象和高程跃变的影响。所以折中处理,利用PolInSAR技术进行建筑的高度重建是一个重要方向。另外,对于森林目标的高度反演以研究相干散射模型为主,RVoG模型是经典的散射模型,但其假设过于简单,与森林地区真实的散射过程有一定的差距,所以建立完备的散射模型及对应的反演算法是目前研究的一个重要方向。本文以大场景PolInSAR图像中的建筑和森林目标的高度重建为主要研究内容。针对建筑目标的高度重建,首先对单极化InSAR高度重建技术进行了研究并重点分析了叠掩现象对于单极化InSAR高度重建的影响,并利用实验数据进行了验证。然后针对以上问题,利用PolInSAR技术对建筑物进行高度重建,研究了基于Pauli基的相位分离方法和PD相干最优化方法,并利用仿真数据进行了实验。同时,针对森林目标的高度反演,本文重点研究了基于相干散射模型的方法,首先对基于RVoG模型的三阶段反演算法进行了研究,然后在此基础上详细分析了森林地区的散射过程,从垂直结构函数的角度推导出了STLS模型,并对其相干性分布进行了详细地分析,最后改进了三阶段反演算法,利用仿真数据和真实SIR-C数据进行了实验。实验结果表明,对于建筑目标,基于Pauli基的相位分离方法和PD相干最优化方法能够有效地对不同散射中心的相位进行分离,解决建筑成像叠掩的问题;对于森林目标,相比RVoG模型,STLS散射模型及改进的三阶段算法在不同坡度的地形处的结果更稳定,更精确,证明了STLS模型消除了地形坡度的影响,且更加接近森林地区的真实散射过程。