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传统合成孔径雷达(SAR)图像基于粗分割像素块提取相关特征,后接支持向量机(SVM)和马尔可夫随机场(MRF)或条件随机场(CRF)进行分类,该方法存在同一像素块内部不同类别像素的误差,而且只考虑邻近区域未充分用到全局信息和结构信息。故考虑基于像素点引入全卷积网络(FCN),以ESAR卫星图像为样本,基于像素点级别构建卷积网络进行训练,得到各像素的初始类别分类概率。为了考虑全局像素类别的影响后接CRF-循环神经网络(CRF-RNN),利用FCN得到的初始概率,结合CRF结构得到全局像素类别转移结果,