摘要：本文提出了一种新的基于Cloude—Pottier分解和聚合的层次聚类的全极化SAR（Synthetic ApeIture Radar）数据的非监督分类算法，作者使用极化总功率SPAN来改进常规的初始化方法，并采用聚合的层次聚类算法对初始化结果进行类的合并，提高非监督分类器的性能，实验表明，该算法能获得有效的分类中心，分类结果明显优于常规的Wishart H／a／A分类算法。

关键词：聚合的层次聚类 非监督分类 极化sar 

单位：微波成像技术国家重点实验室; 北京100080; 中国科学院电子学研究所; 北京100190; 中国科学院研究生院; 北京100049