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为更准确地描述高分辨极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像的尖峰和长拖尾等统计分布特性,提出了基于 Fisher 分布的极化图像多变量乘积模型,并研究了其参数估计方法。首先给出了柯西分布相干斑噪声等效纹理分量的概率密度函数及其低阶矩特征；然后利用散射因子服从 F 分布的等效纹理变量与高斯散斑变量相乘形成的多变量乘积统计模型,得到了 Fisher 分布模型的概率密度函数,并推导了其多视协方差矩阵的概率密度函数和矩阵行列式值的低阶矩特征；最后提出了基于矩阵行列式值的矩