伴随着极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)技术的发展,PolSAR数据在目标检测、地表参数反演和地物分类等领域有着广泛的应用,而PolSAR定标技术是将PolSAR数据应用于各个领域的前提。PolSAR定标的关键在于消除由于电磁波在传播过程中各通道间不能完全隔离所产生的极化畸变对数据带来的影响,使得不同极化状态下的幅度和相位能够准确地体现PolSAR数据中的地物信息。对于极化定标技术,前人已经进行了大量的研究工作,目前极化定标方法大体可以分为三类,包括:基于点目标的极化定标技术、基于分布式目标极化定标技术和基于混合目标的极化定标技术。在研究基于点目标的极化定标技术的一些算法的过程中,发现无约束算法并未能将特征目标充分利用,导致求得的参数矩阵存在一定的精度误差。针对这一问题本文提出了一种改进的无约束算法,在不改变其原有模型和假设的情况下,引入基于最小二乘原理的牛顿迭代算法对定标参数的解算过程进行优化,提高算法精度。主要的研究及创新如下:(1)论述了 PolSAR定标的基础理论,其中系统阐释了电磁波的极化表征、目标地物的极化散射特性、极化合成、极化特征响应等基本理论,以及极化畸变产生的原因和影响极化定标精度的主要因素等相关内容;详细描述基于点目标的极化定标方法的精度评价方法。(2)给出了机载SAR极化定标的基本模型,并基于这一模型推导了 Whitt算法和无约束算法;针对定标方法中未能充分利用特征目标的问题,提出了一种改进的无约束算法;该算法基于定标数据的多余观测值,在求解极化定标矩阵参数的过程中引入了最小二乘原理和牛顿迭代解算方法,能够在一定程度上提高该PolSAR影像定标算法的精度。(3)采用机载X波段全PolSAR系统获取的四川丹棱地区的数据,对Whitt算法、无约束算法和改进的无约束算法进行实验验证。实验结果可以通过以下几种方法进行验证:1)分别对定标前影像和三种算法定标后的影像进行Pauli分解,从分解后影像的颜色机制与散射机制的一致性进行验证;2)通过极化响应图进行验证;3)通过幅度误差进行验证;4)通过相位误差进行验证。结果表明:与无约束算法和Whitt算法相比,改进的无约束算法在精度上有一定程度的提高。