中文摘要：

基于SAR影像的海冰识别、分类与监测是海洋遥感领域的研究热点问题。本项目拟在跟踪国内外最新研究动态和研究成果的基础上，从SAR影像中信息的本质特性出发，提出一种基于幅-频多分辨率分析（RMA）的SAR影像海冰信息提取与分类方法。该方法摒弃了传统的基于图像灰度信息的特征分析与目标分类方法，拟从图像局部统计分布特征出发，将RMA理论应用于SAR影像中海冰鲁棒性特征的提取，从而从本质上克服了由于图像中不同类型海冰分布混叠所带来的基于图像灰度信息难以实现有效分离的情况，可以实现快速准确的海冰分类和信息提取，是一种适合海冰研究与监测的全新理论和方法。针对我国SAR信息处理软件的开发远滞后于SAR信息处理理论研究的发展现状，本项目在研究相关理论与方法的同时，拟构建相应的海冰分析与演示软件平台。本项目将为实现基于SAR影像的海冰研究与监测提供新的思路和可靠的理论、实验依据。

结论摘要：

基于SAR影像的海冰识别、分类和检测是海洋遥感领域的研究热点问题，本项目从SAR影像中信息的本质特性出发，重点研究了基于幅-频多分辨率分析理论及其算法，并用于进行海冰分类研究；同时，本项目还就基于马尔可夫随机场模型的SAR影像场景分析等议题进行了深入的研究；针对近年来多极化SAR成为雷达遥感的重要发展方向，本项目跟踪国际最新研究动态，深入地研究了基于极化特征的SAR影像的海冰分类方法。以上研究均取得了良好的研究成果，为我国基于SAR影像的海冰研究与监测提供了有借鉴意义的理论研究成果和可靠实验依据。针对我国SAR信息处理软件的开发滞后于SAR信息处理理论研究的发展状况，本项目自主研发了面向单极化和多极化SAR数据处理与分析的软件平台。本项目基本实现了预期研究目标。