深度学习在极化SAR图像分类上的应用综述

来源：雷达科学与技术杂志2021年第5期北京时间：

作者：毕海霞，魏志强

单位：1.英国布里斯托大学工程学院，布里斯托BS15DD;2.西安电子工程研究所，陕西西安710100

摘要：极化合成孔径雷达（极化SAR）是当前最先进的遥感监测技术之一。它可以全天时、全天候地进行对地观测，并提供高分辨率、具有丰富地表信息的数据。极化SAR图像分类近年来被广泛研究和应用，而蓬勃发展的深度学习技术大大加速了其进展。基于此现状，本文对深度学习在极化SAR图像分类上的应用进行了综述。综述涵盖了不同类别的深度学习算法，包括监督、无监督、半监督和主动学习算法在此任务上的应用分析。另外，本文分析当前极化SAR图像分类所面临的挑战以及未来的发展趋势。

关键词：极化SAR,图像分类,深度学习,

基金资助：国家自然科学基金 (No.61806162)