本报告主要研究了基于SAR遥感数据的船舶目标检测、尾迹检测、船舶目标分类与识别技术，结合DECLIMS项目研究成果，分析了利用现有SAR和光学遥感数据对水上船舶目标监测的潜力和现阶段所面临的普遍问题。 (一)分析了水上船舶SAR成像原理以及影响船舶目标检测的因素，研究了船舶目标检测算法：提出了利用CFAR算法对内陆水域船舶目标进行检测的流程和方法，并对算法进行改进以适应内陆水域交通密度较大的特点；对于复杂背景杂波下的弱信号船舶目标，提出了基于多分辨和小波分析的检测方法；针对近海水域异质性较高的特点，提出了一种新的基于分割算法的SAR遥感图像船舶目标检测策略；最后对现有各类SAR遥感数据用于船舶目标检测的潜力和现阶段所面临的普遍问题进行了分析。 (二)分析了船舶目标尾迹在SAR遥感图像上的类型、成像机理、检测方法，以及基于尾迹的航速提取方法，指出单纯基于尾迹特征的船舶检测是不可靠的，建议将尾迹特征分析作为船舶目标检测的补充。 (三)分析了动目标的SAR成像特点和运动船舶SAR遥感检测面临的困难，指出可利用基于子孔径的方法进行运动船舶目标检测，但对该方法的效果仍存在争议。 (四)分析了利用SAR遥感数据对船舶目标进行特征提取和识别的相关问题，指出利用现有SAR遥感数据对船舶目标分类的能力非常有限，需要各类辅助数据和经验信息的支持。结合我国内陆水域禁渔期非法渔业活动的特点，提出了综合考虑船舶偏离航线距离、船舶尾迹特征、船舶大小等三个因素利用权重法进行非法渔船识别的方法。 (五)对光学遥感数据和SAR遥感数据用于船舶目标检测、分类的效果进行了对比和分析，指出一个完整的水上船舶遥感监测系统，应将光学与微波遥感数据有机结合，综合提高对船舶目标的检测和识别能力。 (六)系统介绍了欧盟范围内DELIMS项目所发展的船舶遥感监视系统的功能和组成；分析了船舶遥感监测对其它类型辅助数据的需求，指出将遥感监测与AIS、VMS、岸基雷达监测等相结合是总趋势；分析了船舶遥感监测对新型SAR传感器的技术指标需求；最后就船舶遥感监测技术在渔业监测、海洋运输、水上交通监管和海上军事目标监测中的应用前景进行了分析。