森林是陆地上面积最大、分布最广、组成结构最复杂、物质资源最丰富的生态系统,森林资源的调查和监测迫切需要遥感技术提供定性和定量的数据。然而,可见光遥感数据的获取受制于天气条件,数据源难以保证。雷达遥感具有全天时、全天候的工作能力,在林业应用上有很大潜力。雷达遥感数据在林业上的应用研究是一个热点问题,但在我国的发展还不成熟。本论文针对多时相ENVISAT ASAR数据进行森林制图和蓄积量估测进行了研究。结合SAR极化特性,分析了多时相ASAR数据不同极化形式下的不同土地利用类型及不同森林类型的后向散射特征,应用斜决策树分类分别对ASAR APP的单时相和多时相HH极化、HV极化及双极化数据进行了土地利用分类试验及精度评价,夏季数据对水体的分类精度有较大贡献,多时相数据对地物的分类精度明显高于单时相数据HV极化更有利于森林制图。使用统计方法分析不同时相的HH极化、HV极化及HV/HH极化的后向散射系数与森林蓄积量之间的散点图,建立并优选回归方程,完成了森林蓄积量的估测,其RMSE为16.526m~3/ha。