基于目标分解的极化 SAR 图像分类
硕研 2010 级 6 班 金姗姗 2010010615
摘要：极化 SAR 图像分类是 SAR 图像解译的重要内容，从现有的文献来看，基
于目标分解理论的极化 SAR 图像分类算法是所有分类算法中较为实用、准确，
且发展较快的。 以此为研究背景， 论文首先介绍了雷达极化的基础理论， 并在此
基础上系统地分析了当前各种典型目标分解算法的特性， 最后总结了几种典型的
基于目标分解理论的极化 SAR 图像分类算法。
关键词： 极化 SAR 目标分解 图像分类
Abstract： Polarimetric SAR image classification is pivotal in SAR image
interpretation. According to current literature, the classification algorithm for
polarimetric SAR image based on target decomposition theorems is the most practical
and exact one with fast developing speed among all algorithms. Under this
background of research, the basic theory on radar polarimetric is discussed at first in
this paper. Then the characteristic of typical target decomposition algorithms is
analyzed in detail. Finally, typical polarimetric SAR image classification based on
target decomposition theorems are summarized.
Key words：POLSAR Target Decomposition Image Classification
1 引言
极化合成孔径雷达 (SAR )通过测量地面每个分辨单元内的散射回波， 进而获
得其极化散射矩阵以及 Stokes 矩阵。极化散射矩阵将目标散射的能量特性、相
位特性和极化特性统一起来， 相对完整地描述了雷达目标的电磁散射特性， 为更
加深入地研究地物目标提供了重要的依据，极大地增强了成像雷达对目标信息
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zhangshushan
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