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台风,作为一种剧烈的天气现象,常伴随大范围的强降雨,给海洋活动以及海岸带人们的生命财产带来很大的损失,因此监测台风、评估台风强度及准确预测台风路径是现阶段重要的研究方向之一。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因其高分辨率、不受天气条件影响、观测范围广等优势,在台风监测,风场反演中发挥着重要的作用。但台风伴随的强降雨使雷达所接收的信号产生变化,因此影响了风场反演的精度。本文主要探究风场反演的常用方法,并定性及定量研究降雨对SAR风场反演精度的影响。SAR风速反演常采用地球物理模式函数(Geophysical Model Function,GMF),本文首先利用再分析资料风向数据,包括美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)再分析风场资料以及欧洲中期天气预报中心(The European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)风场资料对六幅SAR台风图像进行了风向的校正,然后利用CMOD5模式反演了风速,用到的 SAR 数据包括 RADARSAT-2 SAR 以及 ENVISATASAR。受到降雨的影响,SAR风场的反演精度会有所下降,其影响主要包括三个方面:降雨在大气中产生的衰减作用,雨滴的体散射效应以及雨滴落入海面后对海表面波的阻尼或扰动作用,本文对三个因素进行了定性研究,发现信号衰减随降雨强度和入射角的增大而增加,后向体散射随降雨强度的增大而增加,随入射角的增大而减小,且雨滴对海表面波作用的影响较前两者更加明显。由于雨滴落入海面后与海表面波的相互作用十分复杂,为了更直观且有效的研究这一影响,本文利用多组同步数据,定量研究了降雨对雷达信号的三方面影响,通过数据拟合的方法建立了雨致海表面扰动及阻尼作用与降雨强度及入射角的关系,结合基于物理传输的理论模型,建立了考虑降雨影响的SAR风场反演校正模型。为进一步验证本文建立的降雨条件下SAR风速反演校正模型的效果,选取了具有同步辐射计风场数据的台风案例,将本文建立的校正模型与观测数据对比来验证本文模型的效果,结果表明,本文建立的模型有效地评估了降雨对SAR台风风场反演精度的影响,使用前后与观测数据的误差减小了 39%～89%。总而言之,本文首先对再分析风场数据外部风向进行了校正并基于外部风向+GMF的传统方法反演了台风风场,介绍了降雨对SAR信号接收可能产生的三方面影响,定性的探究了降雨影响受入射角及降雨强度的关系。通过数据拟合的方法建立了台风条件下SAR信号受降雨影响的修正模型,并通过台风案例证明了该模型的有效性。本文成果为后续更深入的研究降雨对SAR风场反演的影响提供了基础的解决方案。