野火(Wildfire)破坏自然环境和物种多样性,释放温室气体,影响全球气候,威胁人民的生命和财产安全。因此,野火风险评估与预警具有重要的现实意义。其中,植被冠层可燃物含水率(Canopy Fuel Moisture Content,CFMC),定义为可燃物含水量与干重的比率,是野火风险评估与预警的关键指标。近年来,光学遥感技术的蓬勃发展使得植被CFMC提取成为可能。然而,光学遥感信号极易受到云雾等天气条件的影响,难以大尺度空间连续地监测植被CFMC的变化情况。相比之下,微波信号不受光照和天气条件影响,兼具全天时全天候的对地观测能力,同时对于植被水分信息较为敏感。因此,基于微波遥感的植被CFMC反演具有极高的应用潜力。本论文以微波散射模型和极化特征分解方法为理论基础,以在轨的星载SAR数据和不同植被类型的实测CFMC为数据基础,全面探索基于SAR遥感定量反演植被CFMC的可行性。本论文完成的主要工作可以概括为以下三点:(1)以中国四川省若尔盖草原为研究区域,以全极化Radrsat-2星载SAR数据为数据基础,分析了表征地物目标不同散射特性的极化分解参数与地面实测草地CFMC的单变量相关性,评价了极化特征分解参数用于定量估算草地CFMC的可行性。同时采用逐步回归分析方法,构建了极化特征分解参数组合与草地CFMC之间的多元线性回归模型,并基于此模型实现了若尔盖区域草地CFMC的空间分布制图。实验结果表明,一定程度上极化特征分解参数可以用于草地CFMC的定量反演,本文所构建的多元线性回归模型对于若尔盖区域草地CFMC的估算精度为相关系数R=0.658,均方根误差RMSE=30.319%。(2)以中国四川省若尔盖草原为研究区域,以全极化Radrsat-2星载SAR数据为数据基础,基于裸土散射Dubois模型、Topp土壤介电模型以及四种比值植被模型,构建了基于SAR遥感定量反演多种植被参数的半经验模型。然后基于五种地面实测数据(分别为植被干重、植被湿重、草地CFMC、叶面积指数和归一化差值植被指数)横向对比了不同表达式的比值植被模型用于定量反演不同植被参数的效果,同时也纵向讨论了所构建半经验模型定量反演草地CFMC的可行性。实验结果表明:不同表达式的比值植被模型反演同一种植被参数的效果存在差异,但这种差异远小于植被参数本身所带来的变化。也就是说,所构建模型是否适应于某一种植被参数的定量反演主要决定于该参数自身。本文所构建半经验模型对于四种植被参数均表现出较好的反演效果(植被湿重,模型一:R=0.723,RMSE=0.448kg/m~2;植被干重,模型一:R=0.674,RMSE=0.129 kg/m~2;叶面积指数,模型二:R=0.761,RMSE=0.863 m~2/m~2;归一化差值植被指数,模型三:R=0.598,RMSE=0.032),但草地CFMC的反演效果较差(R=0.394,RMSE=49.546%,模型三)。(3)以美国德克萨斯州中部森林为研究区域,以双极化Sentinel-1星载SAR数据为数据基础,基于裸土散射线性模型和植被散射水云模型,构建了基于SAR遥感反演时间序列森林CFMC的半经验模型。然后基于公开的CFMC数据集评价了所构建半经验模型的反演效果,同时将该结果与基于星载的光学Landsat-8数据和经验的偏最小二乘方法估算的结果进行了对比分析。实验结果表明:本文基于裸土散射线性模型和植被散射水云模型所构建的半经验模型可以有效的定量反演时间序列的森林CFMC(三重交叉验证方法下的RMSE依次为19.53%、12.64%和15.45%),证明了基于星载SAR数据遥感定量反演植被CFMC的可行性。