土壤水分是影响陆地水资源循环的重要变量,是农作物生长所需的基本条件,同时是农作物长势监测、产量估计及土地干旱监测的重要参数。光学遥感易受天气等因素影响造成数据缺失,尤其对于云量较大的高原地区无法获取长时间序列的光学数据,很难进行土壤水分的有效监测,而微波遥感因受环境因素影响小、具备全天时观测的能力、对地物穿透能力强,对土壤水分变化敏感的优势,可弥补光学遥感的不足,目前广泛应用于土壤水分研究。本文以云南省昭通市大山包高原湿地为研究区,利用2015-2017年间C波段Sentinel-1雷达数据并辅以Sentinel-2、Landsat 8 OLI光学数据及地表实测数据开展土壤表层(0-10cm)水分反演。基于土地利用数据对研究区数据进行裁剪,保留土地利用类型为沼泽湿地、草地和水库湿地的区域。根据光学数据计算得出的归一化植被指数(NDVI)将三年期间的沼泽湿地及草地部分划分为裸露或稀疏植被覆盖时期及高植被覆盖时期。在分析土壤和植被散射模型的基础上,基于高级积分方程模型(AIEM)模拟分析雷达后向散射系数与雷达参数、地表粗糙度、土壤含水量间的关系,通过构建同极化不同角度后向散射系数差值与组合粗糙度参数间的回归方程减弱粗糙度对雷达后向散射系数的影响,建立适用于裸露或稀疏植被覆盖时期的土壤水分反演模型;基于水云模型得到植被冠层后向散射情况,从雷达总体后向散射中除去植被后向散射,减弱植被对土壤水分反演的干扰,建立适用于高植被覆盖时期的土壤水分反演模型;应用反演模型进行研究区土壤水分反演,得到土壤水分分布情况,并根据实测数据进行反演结果精度验证;利用36景Sentinel-1数据基于支持向量机(SVM)方法提取三年内水库湿地的月水体面积,统计并分析水库湿地面积变化规律。本文主要结论如下:(1)根据两种植被覆盖时期建立土壤水分反演模型,利用AIEM模型模拟得到的后向散射系数值与反演模型模拟得到的后向散射系数值进行对比验证,相关系数(R~2)达0.92,二者相关性较好,表明反演模型具有一定可行性。进一步将反演模型进行泰勒级数展开,使得模型既可在无实测地表粗糙度参数条件下进行土壤水分反演,同时又提高模型反演的准确性。(2)基于构建的反演模型及地表实测数据得到大山包湿地2015年3月、2016年10月、2017年9月的土壤含水量空间分布,整体表现为土壤均处于湿润状态,沼泽湿地分布区域土壤含水量较高于草地,且随着与沼泽湿地距离的增大,土壤含水量逐渐降低。从样点附近退耕湿地区域总体趋势来看,土壤含水量随退耕恢复年限的增加,表现为先增加后减少再增加,较不稳定;通过分析对比2015-2017年的土壤水分反演值与实测值发现,综合利用雷达和光学数据在裸露或稀疏植被覆盖时期及高植被覆盖时期均可得到较好的反演结果,R~2分别为0.72、0.87、0.94,均方根误差(RMSE)分别为0.199 cm~3/cm~3、0.054 cm~3/cm~3、0.015 cm~3/cm~3。(3)通过水库湿地的面积月变时间序列分析发现,大山包水库湿地每年7月至10月水面积增大,11月至次年6月面积减少,大山包水库湿地面积呈季节性变化,且与区域气候变化一致;三年水面积总体呈上涨趋势,但具体表现为以2016年为拐点先降后升,与反演的区域土壤含水量变化情况存在正相关性,表明水库湿地对土壤水分具有一定的影响。基于SAR与光学数据的大山包高原湿地土壤水分反演结果与实际情况基本相符,表明利用SAR和光学数据协同反演高原湿地地区的土壤水分方法可行,可为高原湿地的恢复、保护与合理开发利用等提供支持和依据。