随着海洋在国民经济中占的地位越来越重要,海洋环境的监测和管理手段也要提高。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)利用电磁波遇到物体后发生反射的原理,检测反射波可实现对海洋目标的探测,而且SAR具有全天候、全天时、探测范围广等优点,已成为海洋监测的重要手段,可以对海岸及近海进行有效监测,维护国家的海洋权益。所以,使用SAR对海上目标进行检测与识别有实际应用价值。论文使用SAR探测的海上目标图像数据,检测图像数据中的船只,对船只的特征进行分析,并依据AIS(Automatic Identification System,AIS)提供的匹配信息,确定多种合作船只的详细信息,去除图像中的假目标,提取船只目标切片,建立测试样本库。提取船只的特征,用提取的船只特征对船只分类识别,并通过AIS船只信息对分类结果进行验证。论文研究的主要内容有：SAR图像船只目标检测：使用CFAR算法检测SAR图像中的船只目标,检测到的船只既有真实船只目标又有假目标。SAR图像中假目标判别：首先分析假目标产生的原理,以及在SAR图像中的特点,分析了假目标的方向、计算了假目标出现的位置。再使用双参数CFAR算法和目标区域面积相结合的方法,在检测船只目标时,将真、假船只目标加以区分,有效避免误判船只的情况。船只目标测试样本库的建立：将检测到的船只数据与AIS提供的数据进行匹配,将匹配成功的目标进行切片提取,作为分析、测试的样本。特征提取：先对样本库中的目标切片进行预处理,再提取样本切片的几何特征和峰值特征。分类识别：使用BP神经网络和交叉验证的SVM分类器对目标切片进行分类识别,并使用AIS船只信息对分类结果进行验证,对两种分类器的识别结果进行分析。