深度学习赋能合成孔径雷达图像分类：技术、挑战与突破.docx

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文件名称：深度学习赋能合成孔径雷达图像分类：技术、挑战与突破.docx

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更新时间：2025-08-13

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文档摘要

深度学习赋能合成孔径雷达图像分类：技术、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）作为一种主动式微波成像传感器，在当今的众多领域中扮演着举足轻重的角色。其工作原理基于雷达与目标的相对运动，通过精妙的数据处理手段，将较小尺寸的真实天线孔径合成为较大的等效天线孔径，从而实现高分辨率成像。这一独特的成像机制赋予了SAR诸多卓越优势，使其在军事侦察、海洋监测、地质勘探、灾害监测等多个关键领域成为不可或缺的观测工具。