内陆水体不仅是全球水循环中的重要组成成分,也与人类的生活、生产息息相关。它在区域经济和气候变化中扮演着重要角色。然而世界上有很多河流和湖泊没有被监测,尤其是人迹罕至的偏远地区。有些即使被监测了,由于种种原因,很多水文数据是不共享的。如何借助遥感技术对内陆水体进行监测是一个重要的课题,该课题对于水文数据缺乏的偏远地区有着重要价值。与传统光学遥感技术相比,雷达高度计具有全天时全天候观测,穿透能力强,极少受天气状况影响等特点,因此被广泛用于河流湖泊水位监测,以及相关的径流和水量研究中。然而雷达高度计往往具有大脚印,从内陆水体上返回的波形信号容易受陆地污染。我们研究的目标是要回答两个问题:1.如何提高雷达高度计提取水位的精度?2.如何结合雷达高度计数据和光学影像来估计河流径流和湖泊水量?论文主要的研究内容和结论如下:1.针对长江汉口段,开展了水位提取研究工作并设计了多子波多权重阈值重跟踪算法(MSMWTR),该算法能有效提高水位提取精度,将均方差误差从9.06m降到0.34m。2.在长江中游段,针对有无水位站径流数据的两种情况,开展了径流反演工作。尤其是在无水位站径流数据的情况下,采用了光学影像结合雷达高度计重构河床断面的方法。结果表明,该方法能成功用于河流径流反演,结果的平均相对均方根误差(RRMSE)为12.83%。3.对于呼伦湖,采用了基于波形分类的目标波形重跟踪的策略,改善了波形污染问题。与此同时,通过结合Landsat影像和Jason系列雷达高度计数据,实现了湖泊水量动态监测。研究结果表明,该湖的水量在过去的15年内发生了急剧变化。主要创新点如下:1.针对处于复杂地形和周围地表类型不均一环境下的中等宽度河流,首次提出了MSMWTR算法,与以往的经验波形重跟踪算法不同的是,该方法考虑了复杂波形中的多个子波,能最大程度地利用回波中的有效信息。该方法能在一定程度上改善雷达高度计在中等宽度河流上的表现。2.针对多变的湖面回波波形,设计了与回波形状有关的特征指数。通过采集少量的样本和使用支持向量机,这些波形特征指数能成功用于波形自动分类。