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利用遥感信息技术准确掌握沿海滩涂湿地的现状，对于江苏沿海大开发这一国家战略的顺利实施具有重要意义。由于多极化合成孔径雷达图像（SAR）具有不同的极化信息，将极化SAR图像进行融合可以更有效地获取沿海滩涂湿地信息。针对多极化SAR图像的融合问题，提出了一种基于非亚采样Contourlet变换（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像融合方法，该方法采用简化的PCNN模型分别对图像的低频子带和高频子带系数进行智能决策。以江苏盐城地区的ALOSPALSAR双极化图像为例，对所提方法的有效性进行验证，从主观