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噪声抑制的目的之一是减小由噪声引起PolSAR数据极化分解误差。首先利用仿真Pol-SAR数据分析了在噪声抑制过程中典型地物和混合地物的Freeman-Durden分解误差与多视处理程度的关系，给出了不同地物Freeman-Durden分解参数的无偏估计所需的多视处理独立样本数；进一步利用实测ESAR数据分析了不同噪声抑制算法对Freeman-Durden分解参数的影响，实现了图像应用层面的PolSAR噪声抑制效果评估。