發(fā)明公開(kāi)了一種基于隨機(jī)森林構(gòu)圖的半監(jiān)督極化SAR圖像分類(lèi)方法。主要解決了已有的分類(lèi)方法中表示樣本點(diǎn)之間相似關(guān)系的不足，未利用空間信息的問(wèn)題。其步驟為：輸入極化SAR圖像原始數(shù)據(jù)；提取數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，得到數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始隨機(jī)森林模型；利用兩個(gè)不同屬性樣本集訓(xùn)練兩個(gè)分類(lèi)器，用于協(xié)助訓(xùn)練半監(jiān)督隨機(jī)森林模型；優(yōu)化半監(jiān)督隨機(jī)森林模型；構(gòu)建相似關(guān)系圖；構(gòu)建空間信息圖；合并相似關(guān)系圖和空間信息圖得到樣本點(diǎn)之間的相似關(guān)系矩陣；對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)并計(jì)算正確率。本發(fā)明利用半監(jiān)督隨機(jī)森林算法構(gòu)建出更加親和的相似關(guān)系圖和空間信息，提高了極化SAR圖像的分類(lèi)正確率。用于地質(zhì)勘探，搶險(xiǎn)救災(zāi)，目標(biāo)識(shí)別等民用和軍用領(lǐng)域。