本研究利用ENVISAT卫星搭载的先进的合成孔径雷达(ASAR)的波模式数据,结合AVHRRSST海表面温度数据,以及NCDC-SEAWINDS海表面风速数据,查找包含温度锋面的ASAR图像,建立标准化的后向散射截面(σ_c)、海表面温度(SST)、海表面风速(SSW)时空匹配的数据集,对各要素进行统计,得出SST、SSW对σ_c影响的定性分析。结果显示,约有60%的锋面样本SST高的一侧σ_c值高,约有70%的锋面样本SSW高的一侧后σ_c高。本研究对锋面两侧温度、风速强弱关系均符合理想状态(SST)高的一侧σ_c值高,SSW高的一侧后σ_c高)的锋面样本进行统计分析。在锋面两侧海洋要素差异对锋面SAR图像的影响方面,发现海表面温度差(ΔSST)、海表面风速差(ΔSSW)高的锋面,两侧表现出高的后向散射截面差(Δσ_c)。在锋面处海洋要素平均水平对SAR图像的影响方面,平均海表面温度(SST)高的锋面,两侧表现出高的,相反,平均风速(SSW)高的锋面,两侧表现出低的Δσ_c。将统计样本的Δσ_c以及锋面两侧风速代入后向散射截面的幂指函数,计算出每个锋面样本的风速系数(B),对B和我们假设的海洋要素系数(B′)进行多项式拟合后发现,B与锋面的B′有较好的相关性,由此可以推断理想状态下SST通过SST和ΔSST产生的风影响后向散射截面,样本统计与公式推导的结论一致。上述研究结果为SAR的海洋锋要素反演打下了基础。