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极化合成孔径雷达的回波信号可以提供不同收发极化状态组合下成像场景内目标散射波的幅度、绝对和相对相位、频率等信息，极化合成技术的出现使获取的信息量成倍增加，信息量增加的同时系统设计和信号处理的复杂度增加，因此极化合成孔径雷达相关技术的研究成为微波遥感领域的热点。极化合成孔径雷达成像的最终目的是分析成像场景内地物的散射特性，识别地物类型，这需要进行雷达图像处理。本论文针对极化合成孔径雷达图像处理过程中的定标、特征提取和地物分类方法进行了深入研究，主要内容和创新性工作可以分为以下方面：
[1]深入研究了法拉第旋转对极化SAR图像的影响及其定标方法。当工作频率小于1GHz时，法拉第旋转是影响低频星载极化SAR图像定标的一个重要因素，论文分析了受法拉第旋转影响的波段范围和误差模型，提出了一种校正通道不平衡度、法拉第旋转和绝对幅度增益的极化定标算法，仅使用一种点目标——三角反射器作为定标体，应用于受法拉第旋转影响的极化SAR图像定标；
[2]深入研究了三类用于SAR图像极化特征提取的目标分解理论。基于经典的极化SAR单视复图像的散射矩阵相干分解理论，提出了一种极化SAR多视复图像数据的分解方法，用于提取多视复图像的极化特征；分析了极化定标的失真参数法拉第旋转对极化特征的影响及校正方法，给出了法拉第旋转存在时极化SAR图像的数学特征及解译错误；
[3]深入研究了极化SAR图像的地物分类方法。将支持向量机(SVM)分类算法和Boosting分类算法(AdaBoost、LogitBoost)用于对SAR图像中提取的极化特征进行分类，以获得较高的分类正确率；给出了一种极化SAR多视复图像的地物分类方法，用于极化SAR多视复图像中地物的特征提取和分类；
[4]深入研究了极化SAR图像定标技术。通过分析极化定标问题需要测量的失真参数建立了极化定标误差模型，利用散射矩阵、Mueller矩阵、Stokes矩阵、协方差矩阵、相干矩阵和极化特征图等形式比较了几种常用定标体的散射特性；
[5]深入研究了三类极化SAR图像定标算法，包括混合点目标和分布目标定标算法、点目标定标算法、分布目标定标算法。改进了经典的混合点目标和分布目标定标算法，使其能够应用到发射失真矩阵、接收失真矩阵和测量矩阵非对称的系统，更符合和适用于实际图像的失真状态。