极化SAR图像分类深度学习算法综述

极化合成孔径雷达(极化SAR)是一种先进的微波成像系统, 具有全天时全天候的强大观测能力. 因此, 针对极化SAR图像分类技术的研究具有重要意义. 近年来, 深度学习技术因其强大的学习能力为极化SAR图像分类带来了新的研究契机. 在此背景下, 本文对基于深度学习的极化SAR图像分类方法进行系统综述. 本文首先简要介绍极化SAR物理机理, 然后重点介绍不同范式、不同模型架构下的深度学习方法在极化SAR图像分类中的应用. 同时, 本文认为将深度学习方法与极化SAR物理机理融合, 可进一步提升极化SAR图像分类方法处理复杂问题的能力, 并提升深度学习模型和分类结果的可解释性. 基于此, 我们进一步对极化SAR图像分类中数据机理融合的探索性研究进行总结. 最后, 本文对极化SAR图像分类所面临的挑战和未来研究方向进行了分析与阐述.