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极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)是在极化合成孔径雷达(POLSAR)和干涉合成孔径雷达(InSAR)技术基础上发展出来的一项新兴的对地观测技术。极化干涉的思想起源是Papathanassiou等人利用SIR-C/X-SAR数据研究了频率、极化对相干性的影响，发现了相干性对极化的强烈依赖。在此基础上提出了极化干涉SAR首先要解决的关键问题是：在何种极化状态组合下，干涉相干性达到最高或最优，并且给出了一个解决方案。在此之后，他们对重轨干涉中极化的影响进行了较系统的研究，并于1998年提出了极化干涉相干最优过程和基于相干最优的目标分解理论，从而奠定了极化干涉雷达遥感的理论基础。在此基础上，极化干涉技术有了长足的发展，在很多领域都有重要的应用，并且是单一的极化技术或者干涉技术不能替代的。
在极化干涉SAR技术的应用中，地物分类是其中最重要的一个。在诸如森林这样的复杂地物的分类中，极化干涉有着极化不可比拟的优势。极化干涉分类中一个重要的研究方法就是利用干涉对不同的去相关源的敏感性，以及极化对目标的形状、取向和介电特性以及不同的散射过程敏感性，然后将两种技术有效结合，就可以对地物进行更细致精确的分类。
在分析了极化干涉技术的发展现状和发展趋势的基础上，本文深入研究了相干最优方法和极化干涉分类方法，并且提出了相应的改进算法，具体的研究内容和研究成果为：
(1)提出了基于遗传算法的改进单投影相干最优算法：将数值优化中求解全局最优值具有一定优势的遗传算法引入到相干最优的过程中。实验结果表明，本文提出的算法与现有的算法相比，得到了更高的相干系数。另外，单投影算法作为一种约束相干最优方法，计算简单效率较高，利用单投影算法计算本文提出的算法的初始值，能够得到更加连续的干涉相位。因此，本文提出的算法能够得到更加优化的相干系数，对现有相干最优算法做出了改进。
(2)提出了基于相干最优算法和软阈值方法的改进A1/A2极化干涉非监督分类算法：分析现有的基于相干系数的极化干涉分类算法的过程可以发现，分类空间的阈值方法都是基于硬阈值方法的，而对于阈值附近的分类结果的物理意义并不能区分开来，因而本文尝试对于极化干涉分类现有的分类空间中的阈值问题做出改进。提出了基于软阈值方法和相干最优方法的非监督极化干涉分类算法。