周 涛，代大海，邢世其，刘 阳，王雪松

(1.国防科技大学 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南 长沙 410073；2.国防科技大学 电子科学学院，湖南 长沙 410073；3.中国人民解放军31677部队博士后工作站，河北 保定 072154)

0 引言

极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PolSAR)具有全天时、全天候的工作能力，通过收发正交极化状态的电磁波来实现目标全极化信息的获取。相比于单极化SAR，极化SAR能够获取更为丰富的目标信息[1-3]。地物分类[4-5]作为极化SAR的典型应用，广泛应用于土地资源利用管理和农作物生长监控等领域。高精度的地物分类方法成为实际应用的迫切需求。

色彩信息作为一种直观的极化散射特性的表示方式，通常被用于结果表示，而很少对其进行处理与运用[6]。尽管原始的极化数据并不具备色彩信息，但可以通过极化分解，生成伪彩色图来进行初步解析和可视化，充分利用色彩信息对于极化SAR图像的解译极其重要。

从分类对象的角度，极化SAR图像的分类方法可以分为基于像素和基于像素域[7-9]。传统的分类方法大都基于像素处理，优点在于其具有很强的保留地物详细信息和边缘的能力，而其最大的缺点在于对相干斑噪声极其敏感，同时因其计算效率低下，对于高分辨率的极化SAR图像不具备适应性。超像素用于图像分割，是实现基于像素域的极化SAR图像分类的常用方法。超像素是图像上的像素颜色、位置以及光谱等特征相近或者相似的匀质区域。超像素生成算法主要过程是将图像分割成更小的像素域。……