极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,简称PolSAR)因具有其它遥感手段所无法比拟的以全极化模式进行全天时,全天候工作的特点,被广泛地应用于国防军事及民用对地观测研究领域。高分辨率PolSAR图象由于具有更加细节的地物信息已经逐渐成为发展的重点。然而在高分辨率PolSAR图象解译方面,包括地物分类、目标检测和识别等,现有的方法往往没有充分发掘图象中的丰富信息,制约了高分辨率PolSAR系统在应用上的推广。本文针对当前高分辨率PolSAR图象解译中存在的问题研究基于专业判图员心理认知过程的高分辨率PolSAR图象目标检测方法。所谓心理认知,指的是针对外界事物或外部环境对人类本身感觉器官(眼、耳、鼻、身等)的刺激信息,人类对其进行信息加工以形成最终判断的过程,其本质是信息在人脑的加工过程。通过研究发现,专业判图员在进行图象解译时通常由整体到局部,并且根据丰富的地学知识和经验进行一定的推理和模糊判断,最终形成决策完成解译过程。本文基于PolSAR图象的成象特点,结合专业判图员对PolSAR图象的心理认知过程的特点,建立了高分辨率PolSAR图象“逻辑—心理”认知模型(LPCM),并且知识与经验全程参与,充分挖掘高分辨率PolSAR图象中包含的丰富信息,实现高效智能的PolSAR图象解译与典型地物目标检测。本文首先系统地介绍了心理认知理论与模型、PolSAR图象特征提取与目标检测等研究的国内外发展现状,接着阐述了心理认知在图象领域的应用理论与模型及PolSAR图象信息提取与目标检测技术的基本理论,分析了典型地物与目标的散射特性,为后文的模型建立奠定理论基础。基于已有的理论知识与模型,本文建立了PolSAR图象“逻辑—心理”认知模型(LPCM)以模拟专业判图员对图象的解译过程,并借助上下文特征、语义特征及知识库,运用模糊逻辑、神经网络、概率分析等理论,完成了相应的数学构建及算法实现。最后,利用两组高分辨率PolSAR图象所获得的实验结果进行算法验证和定量的结果分析。结果表明,本文建立的心理认知检测模型提高了PolSAR图象解译精度,而且具有一定的普适性,对PolSAR图象的发展有较大贡献。