matlab 佛度的代码完整 (FP) 和紧凑 (CP) 极化 SAR 数据的散射型参数提取和新型聚类方案 一般信息 此代码使用参数 ，对于 FP 和 ，对于 CP 数据执行无监督聚类。 和 是 FP 和 CP 数据的目标特征参数，给出为， 这里， 和 是T3矩阵的对角元素。 SC 和 OC 定义为， 和， ; 和 是 CP SAR 数据的斯托克斯元素。 和 是 3D 和 2D Barakat 偏振度。 聚类图 阴影区域是不可行的区域。 请关注这篇文章了解更多详情：。 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 要运行代码，需要FP的相干矩阵元素 ( T3 ) 和CP协方差矩阵元素 ( C2 )。 如果 和 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。 如果 , , 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。 NB T3 和 C2 矩阵元素应以 PolSARpro 格式导出，T3 或 C2 目录应包含由 PolSARpro 生成的“config.txt

加拿大Radarsat数据，温哥华港口SAR回波数据，经过正交解调处理，可以直接作为原始数据处理

利用matlab读取ALSO SAR数据并进行成像。

星载SAR动目标模拟研究，通过分析星载合成孔径雷达的工作原理,建立了静止目标和动目标的斜视等效距离模型 在此基础上提出一种星载SAR动目标模拟方法,即在真实星载SAR数据中加入目标模拟回波信号 最后利用RD算法对静止和运动目标模拟成像,结果证明该方法是可行的,从而为星载SAR动目标检测和成像算法提供了有效简洁的数据源。

有关SAR卫星的相关详细参数进行全面介绍，涵盖了大部分的微波传感器等，可以让参考者有全面认识，帮助对SAR的知识有全面的理解

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SAR_utils 一系列用于处理SAR数据的功能。 sar_despeckling： 基于CNN的去斑点的脚本去斑点图像的集合。 sar_processing： 用于基于snappy的端到端Sentinel 1处理的管道。

MSTAR目标检测SAR数据集汇总，内涵2G数据，baidu网盘下载

TomoSAR的机器学习-开发部门 关键字：TomoSAR，机器学习，特征工程，特征选择 概述 该项目的目的是比较层析成像SAR数据上不同机器学习算法的性能。 为了降低的尺寸并最终增加计算时间并消除任何噪音-断层图由许多描述性特征表示。 最后，应将所选机器学习算法在数据的不同特征表示上的性能（计算时间和分类准确性）与原始数据（断层图）的性能进行比较。

干涉SAR处理书籍： Processing of SAR Data Fundamentals, Signal Processing, Interferometry 作者：Achim Hein 出版社：Springer 文中重点围绕干涉SAR展开，先后讲述了SAR基础，数据处理相关算法，以及干涉成像和处理。 本书是电子版，不是扫描版，非常清晰。