我国海洋面积辽阔，其中蕴藏着丰富的资源。开发和利用这些海洋资源、实时监测海洋动力环境和准确预报海洋灾难等方面，都对全方位、多手段、立体式实时监测海洋环境要素分布的变化规律提出了很高要求。随着海洋遥感技术的飞速发展，在海洋环境实时监测方面，X波段岸基雷达和航海雷达以其经济、稳定、实时、便捷且具有高时空分辨率等诸多的优点得到了广泛的应用。当X波段雷达电磁波入射到粗糙的海面时，后向散射产生的回波形成“海杂波”，同时由于流体动力调制、倾斜调制、阴影调制的作用使得X波段雷达的海杂波图像包含着丰富的海浪信息。本文介绍了基于X波段雷达“海杂波”图像序列的海浪信息提取方法和基本流程，分析了Yong等人提出的利用基本最小二乘算法反演海表面流信息的基本原理以及高阶次波和混叠效应对算法性能的影响，总结了现有的基于最小二乘原理的各种改进算法，针对各种算法的优缺点，提出本文基于PSO算法的海表面流反演方法。在利用PSO算法进行海表面流信息反演的算法设计中，重点讨论了主要参数的选取方案、位置信息初始化策略、适应度函数的构造方法以及算法流程设计等内容，充分考虑了各方面因素对算法性能的影响。提出通过模拟带有海表面流信息的海浪谱进行海表面流的反演实验，验证算法的精度；针对海表面流场时间稳定、空间均匀的特性，自定义了一种评价指标，用于验证和比较反演算法的性能。利用本课题组自主研发的海洋动力环境监测系统在福建省平潭县海坛岛进行了连续的海上数据采集，对实测的雷达“海杂波”图像序列应用最小二乘反演方法和本文提出的PSO反演方法进行了仿真对比实验。实验结果表明：PSO反演方法能够方便的引入对高阶次波和混叠效应的处理，受背景噪声影响小，与最小二乘反演算法相比，具有更高的反演精度和更好地稳定性和适应性。