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针对多极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar，POLSAR）影像由于受到相干斑噪声影响导致分类精度较低，提出了一种基于均值漂移和多尺度马尔科夫随机场的非监督分类算法。该算法首先由Mean-Shift算法得到最粗尺度的初始分类结果，然后由马尔科夫随机场对结果进行优化得到最粗尺度最终分类结果。将上一尺度的分类结果映射到下一尺度作为初始分类结果，然后由Wishart分布对极化协方差矩阵进行建模并采用迭代条件模式（iterative conditional m