极化SAR通过不同的极化天线发射与接收电磁波，能够获得丰富的目标散射信息，因而在遥感领域具有广阔的应用前景。从极化SAR数据中提取信息以实现遥感图像解译是当前的研究热点。论文立足于极化SAR信息处理，以地物分类与目标识别为主要目的，重点围绕全极化SAR与简缩极化S AR的目标分解方法进行了系统的研究，主要工作如下：　　1、拓展了Stokes矢量的概念。根据二维极化电场的密度矩阵在SU（2）群的Pauli基上展开为Stoke s矢量的形式，将三维极化电场的密度矩阵在SU（3）群的Ge ll-ma nn基上展开，得到了三维情况下的广义Stokes矢量。将双站情况下的协方差矩阵在SU（4）群的复合Pauli基上展开，验证其展开系数即为M ue ller矩阵的元素，从而说明Mue lle r矩阵可以理解为SU（4）群上的广义S tokes矢量。　　2、推导了一般情况下n维密度矩阵的极化度表达式。二维电场的极化度取决于密度矩阵特征值的分布。将以上思想推广到 n 维电场，给出了 n 维密度矩阵的极化度的计算方法。该结论适用于所有n维Hermite矩阵，从而可以直接计算协方差矩阵与相干矩阵的极化度。　　3、将Mueller矩阵的广义极分解与对称极分解应用于极化SAR遥感信息处理。分析了 S inc la ir 矩阵的极分解，讨论了移相器与双路衰减器意义与作用。改进了Mue lle r矩阵的广义极分解与对称极分解的方法，从中提取参数并分析其性质，并将这些参数应用于极化SAR 地物分类、舰船检测与海上溢油检测。　　4、提出了三种主要简缩极化模式（CTLR、DCP 与 π/4）的 Freeman-Durden分解方法。将全极化SAR的三分量模型映射到三种主要简缩极化模式上，得到了这三种简缩极化模式的三分量模型。针对简缩极化Freeman-Durden分解中方程数目少于未知数的问题，提出了求解不定方程的方法，根据三个分量的非负性讨论了待定系数的取值范围与估计方法。将分解结果表示为 Stokes 矢量的形式，解释其物理意义。　　5、提出了GTLR模式（椭圆极化发射、水平与垂直极化接收）的Freeman-Durden、sm??与m??分解方法。考察这三种方法在不同椭圆极化参数下的分解结果，以搜寻出效果更佳的简缩极化模式。　　以上研究结果均得到极化SAR实测数据验证。