摘要： 随着合成孔径雷达（SAR）技术的飞速发展，深度学习凭借其卓越的自动特征提取能力，已成为处理SAR图像目标识别（ATR）与地物分类的核心手段。针对SAR图像特有的相干斑噪声、几何畸变及相位敏感性，研究者通过引入复值卷积神经网络（CV-CNN）、注意力机制及生成对抗网络（GAN），有效提升了在复杂背景下对舰船、车辆等目标的识别精度，并实现了高空间分辨率的地物像素级分类。深度学习的应用不仅突破了传统手工特征提取的局限，更在环境监测、灾害评估及军事侦察等领域展现出巨大的实战价值。未来，结合物理机理的可解释模型与少样本学习将成为该领域进一步提升稳健性的关键研究方向。