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当前极化合成孔径雷达(SAR)图像的分类研究中,极化信息的不完全利用是影响极化SAR图像分类效果的重要原因之一。故将商空间粒度合成理论引入到极化SAR图像分类中,通过建立不同的支持向量机(SVM)分类器构建不同的商空间,从多个粒度层面实现对极化信息的综合利用。首先通过不同的极化分解方法得到不同的极化特征,分别对其建立不同的支持向量机分类器进行分类;再根据粒度合成理论对这些商空间进行融合,得到更细粒度上的改进的分类结果。最后,利用AIRSAR图像进行实验比较,算法改进后的结果在地物误分上有明显的抑制,