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该文提出了一种用极化SAR数据协方差矩阵的相关性和回波功率差异来定义的目标间的差异度,并在这一差异度的基础上提出了一种新的迭代分类方法。该迭代方法与基于Wishart距离的迭代分类方法相比,不需要矩阵的求逆运算和矩阵的对数运算,降低了迭代过程的计算量,也不再需要目标的先验信息,扩展了其适用范围。该方法应用于NASA/JPL的SIR-C系统在香港地区的实测极化SAR数据,得到了很好的分类效果。