随着高分辨率合成孔径雷达（SAR）卫星的广泛部署，传统的解译方法已难以应对海量遥感数据的处理需求。本文/本研究系统探讨了人工智能技术在SAR图像智能解译中的应用，重点研究了基于深度学习的特征提取、目标检测与地物分类方法。针对SAR图像特有的相干斑噪声、多角度敏感性以及复数域信息，提出了融合物理散射机制与深度神经网络的解译框架。通过引入复值卷积神经网络（CV-CNN）、注意力机制及迁移学习，显著提升了在复杂环境（如城市、海洋、森林）中对目标的识别精度与稳健性。本文不仅总结了当前在舰船识别、建筑提取及灾害评估中的智能化成果，还对未来可解释性AI与星上实时处理技术的发展方向进行了展望。