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提出一种基于极化分解分类与结构特征相结合的复杂场景全极化SAR图像机场跑道检测方法。首先利用先验信息粗选图像中各类样本目标进行H／α分解提取图像中各类训练样本，然后根据极化SAR图像的统计特性，利用贝叶斯分类器对图像进行分类，提取图像中机场跑道疑似区域，再结合机场跑道的五种结构特征用二叉树法进行判别，最终确定机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化实测数据对算法进行实验，结果表明，该算法能够有效地检测出跑道，且检测的跑道结构完整，轮廓清晰，虚警率低。