随着雷达探测环境的复杂化、应用领域的多样化，对目标物理参数反演、分类识别等都提出了越来越高的要求。在此推动下，具备全极化测量能力的极化合成孔径雷达（SAR）应运而生，并在对地观测、灾害遥感、海洋遥感、侦察监视等领域成为主流传感器，得到越来越广泛的应用。国内主要高校、中科院、工业部门和用户单位在该领域开展了卓有成效的工作，取得一大批标志性研究成果。国防科技大学王雪松教授团队简要综述了极化SAR成像解译识别领域的主要研究进展。在解译层面，主要介绍了极化目标分解和极化旋转域解译等理论方法的研究进展。在应用层面，探讨了上述理论方法在舰船检测、地物分类和建筑物损毁评估等领域的应用成效。最后，对该领域的研究进行了展望。该工作拟发表在《雷达学报》2020年第2期“合成孔径雷达技术”专刊3“合成孔径雷达极化成像解译识别技术的进展与展望”（王雪松，陈思伟），现已网络优先出版。在目标散射机理解译方面，该文主要介绍了相干极化目标分解、基于特征值分解和基于散射模型的非相干极化目标分解，以及极化旋转域解译等理论方法的研究进展。图1为建筑物目标极化分解对比结果图。在此基础上，介绍了极化解译方法在目标检测、地物分类和建筑物损毁评估等领域的实际应用。图2为基于极化分解方法的广域建筑物倒损率估计图。
图1 建筑物目标极化分解结果 (a)光学图像 (b)Yamaguchi四分量分解 (c)结合方位向补偿处理的Yamaguchi四分量分解 (d)广义极化目标分解。
图2 广域建筑物倒损率估计及与真值数据的对比（3.11东日本大地震）