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圆迹SAR是近年来发展起来的一种新型微波遥感信息获取与处理技术。相比传统条带SAR和聚束SAR受限于方位角的直线观测模式，圆迹SAR利用圆周路径对目标进行360°观测来获取更高分辨率与更高信噪比的图像。其通过对回波进行综合获取多个子孔径的图像，丰富的数据源与包含的非各向同性散射信息体现出其在目标检测、地物分类等应用方面独特的优势，因此也需要新的技术手段对这些数据进行分析、信息提取与应用。 本文主要是围绕圆迹SAR这种特殊成像方式而展开，研究并分析圆迹SAR图像中的统计模型与相干斑噪声水平，并开展了基于MRF模型的分类与特征提取等应用研究。具体研究内容包括: (1)作为圆迹SAR图像统计模型的理论基础，分析了常规SAR图像的统计模型，并对每个子孔径图像中的均匀区域与非均匀区域进行概率分布的拟合，分析拟合精度来比较均匀区域与非均匀区域在不同子孔径之间的差异，发现了非均匀区域的散射各向异性较强。针对相干累加法、非相干累加法和取子孔径最大值法这三种合成方法，推导合成的圆迹SAR图像相干斑的统计模型，利用2011年电子所获取的P波段圆迹SAR图像数据进行实验，拟合推导后的分布，并对拟合结果进行比较与分析。分析均匀区域的相干斑噪声，比较不同合成方法对噪声水平的影响，实验验证了非相干累加法对噪声的抑制效果最好。 (2)研究基于MRF模型和统计建模的SAR图像分类方法，对圆迹SAR子孔径图像和合成图像进行地物分类，通过分析子孔径图像的分类结果来比较子孔径间散射差异性。实验证实，不同子孔径分类结果在散射各向异性较强区域体现出较大的差别，子孔径图像与合成图像的分类效果均不显著，因此需要结合多子孔径之间的多角度散射差异性来进行特征提取，为后续应用提供支撑。 (3)研究了从圆迹SAR子孔径分类标记场中提取多角度标记变化特征方法。从该特征中提取不同的信息，如完全忽略散射各向异性利用标记特征的众数进行分类;提取散射各向异性强弱信息;利用差分编码或余弦相似度方法对散射各向异性进行聚类来分析该特征，以提取圆迹SAR图像的方向性信息，并通过P波段圆迹SAR数据进行实验与分析。实验证实，由于余弦相似度方法不依赖于孔径间的前后顺序，对于各向异性区域的散射方向性描述得更好。