Polarimetrische syntetische aperture radar (PolSAR) is een actieve beeldvormingssystemen, die uitstraalt eigen radiogolven en verlichten regios van interesse en ontvangt verspreide signalen om beelden te reconstructueren. De kenmerken van PolSAR beelden zijn groot deel geinvloed door karakteristieken van verlichten regios. Door de beeldvorming principes van PolSAR, PolSAR beelden bevat altijd ongewenste artefacten en zware variaties die gebeuren in urban regios. Binnen deze dissertatie hebben we enkele methoden voor de interpretatie van PolSAR beelden ontwikkeld, rekening houden met specifieke scenario’s en intrinsieke kenmerken van PolSAR beelden. Om PolSAR beelden met de hoge heterogeniteit te karakteriseren, wij ontwikkelen een flexibele kansverdeling, die kan bruikbaar worden en verbeter interpretatie van deze beelden. Om nog accurater beeld heterogeniteit te modeleren, stellen we voor nieuw, geïntegreerde mechanisme voor de karakterisering van heterogeniteit, toegepast aan onbeheerde classificatie. We hebben ook een patch gebaseerde methode ontwikkeld die gebruikt lokale correlaties op beide pixel en patch niveau. Tenslotte, hebben we ontwikkeld een methode voor semi-beheerde classificatie van PolSAR beelden, die; deze methode houdt rekening de potentiele multimodale eigenschappen binnen elke klasse van landbedekking.