极化合成孔径雷达是一种先进的微波遥感工具，能够提供比单极化合成孔径雷达更多的信息量，已经成为国内外微波成像发展的热门方向之一。极化合成孔径雷达图像分类与极化目标分解技术是雷达极化在遥感领域中的研究重点，在军事和民用领域都具有巨大的应用潜力。　　论文针对极化合成孔径雷达的基本理论、极化目标分解和图像分类等方面进行了较为深入地研究和探索，并提出了一些新的概念和方法。论文的主要工作和创新点是:　　1.深入研究了经典的极化目标分解方法。提出了改进的Freeman三元素分解方法，这里结合一般体散射模型和极化散射特征参数/极化相关系数将传统的Freeman三元素分解方法的适用条件扩展到非反射对称情况下，有效地抑制了体散射过估计的现象。实验结果表明，该分解方法能够有效地突显图像中具有强表面散射、偶次散射和体散射特征的雷达目标。　　2.深入研究了反射对称条件下的非负特征值分解方法。结合一般体散射模型和矩阵特征分解，提出了非反射对称条件下的非负特征值分解方法。实验结果表明，该方法能够更加准确地描述城市区域人造地物的极化散射特征。　　3.深入研究了基于多视极化数据统计特性和目标物理散射机理的极化合成孔径雷达图像非监督分类方法。提出了基于非反射对称条件下非负特征值分解和复Wishart分布最大似然估计的极化合成孔径雷达图像非监督分类方法，实验验证了该方法的有效性。　　4.深入研究了极化合成孔径雷达数据分析的基本方法。针对极化相似性参数无法准确表征体散射特征的问题，提出了相似性熵的概念。并结合典型相似性参数和相似性熵，提出了一种极化合成孔径雷达图像监督分类方法，该方法有效地提高了图像分类和目标识别的精度。　　5.研究了极化合成孔径雷达定标误差对图像分类的影响。利用实测数据分析了极化隔离度和通道幅相不平衡对常用极化参数和几种图像分类方法的影响，从极化合成孔径雷达图像分类的应用角度为极化定标提出了科学要求。