SAR数据应用于土壤湿度的相干变化检测，是土壤湿度微波遥感的新手段，也是干涉SAR技术的新应用，同时推动了形变监测精度的提升。过去的二十多年中，在利用SAR数据进行土壤湿度遥感方面涌现了大量的研究，但是仍未解决所有的问题，距离实际应用还存在较大距离。SAR数据应用于土壤湿度提取的优势是分辨率高，其劣势则是受到其他因素的影响非常复杂，特别是地形、粗糙度和植被，使得从SAR数据中分离出土壤湿度的信息非常困难。极化SAR技术的发展提供了分离植被影响的目标分解方法，但是对于地形起伏大的区域始终是研究难点。从重复观测的SAR数据中提取观测时间间隔内的土壤湿度变化量，为土壤湿度遥感提供了另一种研究思路。该方法能够去除地形和粗糙度等在短时间内不变的因素的影响，仅获取变化的土壤湿度信息，有效地分离几何特性和介电特性的影响，并且可用于单极化或双极化数据的情况。与极化SAR技术提取土壤湿度方法的有效结合，在土壤湿度的定量化研究上具有重要的潜力。　　本论文以相干变化检测方法为主线，基于重复观测干涉SAR这种典型的数据获取模式，分析了土壤湿度变化产生去相干效应的原理，研究从复相干性的幅度和相位信息中提取土壤湿度的变化量的模型和方法，并分析该技术与极化SAR技术提取土壤湿度某时刻值的区别和联系，探讨二者结合的方式。主要研究内容及创新性成果如下:　　在土壤湿度去相干原理方面，分析了土壤湿度变化检测所属的相干变化检测模式与交轨干涉/差分干涉模式在基本假设上的差异;将土壤湿度去相干作为一种独立的时间去相干源进行讨论;分析了土壤湿度去相干的产生原理，并说明了不同组成结构的土壤的湿度变化对SAR数据的相干性和干涉相位的影响。　　在干涉相位研究方面，推导了微粗糙地表条件下干涉相位与土壤湿度变化量的相干散射模型，分析了模型中干涉相位随土壤湿度变化的敏感度及入射角等系统参数的影响;并在暗室环境中设计开展数据获取实验，数据经干涉处理的结果初步验证了模型描述的基本关系及基于模型的反演方法。　　在相干性研究方面，利用时序星载ASAR数据和暗室数据对干涉相干性与土壤湿度变化量的关系开展了实验研究;提出了基于时序数据相干性获取土壤湿度变化量的方法，和基于特定区域的相干性提取土壤湿度变化的经验方法。　　在干涉SAR与极化SAR技术的比较与结合研究方面，对比分析了SAR数据散射幅度和干涉相位随土壤湿度增加的饱和问题;提出了极化初值预估的干涉SAR土壤湿度反演方法，讨论了极化模型的选择和优选观测频率;提出了双极化相干散射模型，利用仿真和实际数据开展了初步分析。