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本文基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)浅海地形遥感成像机理和海面微波成像仿真M4S软件,对SAR浅海地形遥感图像特征,SAR浅海地形遥感观测的统计分析和SAR浅海地形遥感探测技术进行了研究与探讨。作为论文研究的基础,首先对SAR浅海地形遥感研究进展与SAR海洋遥感的基本原理进行了综述,同时对海面微波成像仿真M4S软件进行了介绍。在前人SAR浅海地形遥感研究的基础上,本文基于SAR浅海地形遥感成像机理和海面微波成像仿真M4S软件,建立了基于M4S的SAR浅海地形遥感成像仿真模型,改进了传统浅海地形成像仿真模型只能仿真亮暗条纹相当的SAR遥感图像,无法仿真以亮条纹或暗条纹为主遥感图像特征的缺陷。通过遥感成像仿真研究,结合SAR浅海地形遥感图像的实例分析与SAR浅海地形遥感图像特征的统计分析,对SAR浅海地形遥感图像特征有了新的认识,纠正了浅海地形SAR遥感图像仅以亮暗条纹相当特征出现的传统观点。关于SAR浅海地形遥感观测与海面风场的关系,本文通过遥感成像仿真研究与SAR浅海地形遥感观测的统计分析,在前人的研究基础上进一步探讨了有利于SAR浅海地形遥感成像的海面风速范围,明确了SAR浅海地形遥感成像的有利风向。并首次对SAR浅海地形遥感观测的时间统计分布特征与海面风速、表层流速的时间统计分布特征的相关性进行了初步研究。此外在SAR浅海地形遥感图像特征与浅海水深特征变化的研究基础上,从SAR浅海地形遥感图像特征出发,首次通过SAR浅海地形遥感图像特征的统计分析,给出了台湾浅滩水下沙丘地形因子(如水下沙丘的空间分布、半波长长度、地形特征变化方向等)的统计分布。以SAR浅海地形遥感图像特征研究与SAR浅海地形遥感观测的统计分析为基础,同时基于SAR浅海地形遥感成像机理与海面微波成像仿真M4S软件,建立了基于M4S的SAR浅海地形海面风速反演模型,SAR浅海地形表层流梯度反演模型。在上述模型基础上,以目前较为流行的SAR浅海地形遥感探测技术为参考,采纳了国际上以荷兰的SAR水深估测系统技术为代表的迭代反演优势,克服了国内SAR直接反演技术中由于SAR斑点噪声所引入水深反演误差的缺陷,建立了基于M4S的SAR浅海地形遥感探测新模型。利用该遥感探测模型,对台湾浅滩海域的浅海地形进行了反演计算,并对计算的结果与实测水深进行了比较,探测误差小于10%,结果表明,SAR具有较准确的探测浅海水深的能力。同时作为SAR浅海地形遥感探测的补充方法,探讨了利用近岸浅水海域的海浪频散关系计算浅海水深的变化情况。