随着全球变暖,北冰洋海冰正快速消失,使北冰洋新航线的开辟成为可能,有利于我国的国际贸易与海上交通运输业的发展,为我国摆脱对单一能源通道的依赖、提升国家能源安全提供了机遇,因此北冰洋海冰研究对我国具有重要的经济价值和战略意义。合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候、高分辨率的优点,近年来成为海冰监测的重要手段。本文针对SAR海冰图像获取及解译关键技术,如SAR成像算法、海冰特征提取、MRF模型图像分类等进行了深入的研究。本文的主要工作如下:(1)本文研究了MicroSAR系统的硬件构成,设计框图以及技术指标,MicroSAR是一种调频连续波合成孔径雷达,搭载在小型无人机上,具有体积小、功耗低、成本低、分辨率高的优点。针对机载SAR视角变化大的缺点,改进了现有的SAR成像算法,引入与距离相关的方位角滤波器来降低SAR平台快速扰动带来的影响,并对图像作多视处理抑制图像噪声,与未改进前成像结果相比,改进后的算法成像效果更佳。(2)针对高分辨率图像识别算法运行速度普遍偏慢的问题,提出了SIFT-SVM快速识别算法,实现了MicroSAR海冰图像的快速识别。首先将高分辨率SAR图像分块得到子图像库,选取不同类别的子图像作为训练样本,提取样本图像的SIFT特征来减弱雷达视角变化以及图像噪声所带来的影响,然后利用K-means聚类方法将SIFT特征构建为视觉词典,统计子图像的视觉单词频率直方图,得到基于视觉词袋模型表示的图像特征。最后设计了基于支持向量机(SVM)的分类器,实现对不同类别海冰区域的识别。仿真结果表明,本文方法具有更高的识别率,且运行速度较快,可以高效的获得图像的区域类别标记。(3)为了提高SAR图像海冰分类的准确性,提出了一种基于区域类别标记的MRF海冰分类方法。使用Gamma MAP滤波抑制图像相干斑噪声,建立SAR海冰图像的马尔可夫随机场数学模型,使用最大后验概率估计把海冰分类的问题转换为标号场与特征场联合概率函数的优化问题。本文使用区域海冰识别结果设置图像的初始标号场并提取图像纹理特征建立特征场,采用模拟退火法求取联合概率函数最优解,将特征场的加权系数设为退火过程中温度的函数,自适应的调整特征场对分类结果的影响。最后使用改进的分水岭算法提取图像边缘信息,与最终分类结果结合,得到海冰分布图。仿真结果表明本文方法抗噪声能力更强,边缘的保持能力更强,最终分类结果更准确。