海洋石油资源的开采，输油管道的破裂，载油船舶的泄漏、碰撞和非法排污，以及突发性溢油事故的频繁发生，给海洋环境、海洋生态资源和海洋经济造成重大损害。随着卫星遥感技术的快速发展，合成孔径雷达卫星(SAR)已经成为溢油监测的重要手段之一。本文以海洋溢油为研究对象，分别讨论了利用单极化和多极化SAR数据进行海洋溢油检测与识别方法，重点利用SAR数据对海洋溢油进行目标检测，特征提取，识别溢油与疑似溢油现象以及分类海湾地区溢油进行研究。本文的主要研究结果归纳如下：单极化SAR检测与识别溢油和疑似溢油：在目标样本进行特征提取方面，采用描述目标全局特征的几何和灰度特征，引入描述目标局部特征的纹理特征等总计16个特征；论文采用模糊逻辑系统进行溢油和疑似溢油识别，根据模糊理论进一步筛选特征参量，选择其中的包含灰度、几何特征和纹理特征的5个特征参量作为模糊识别模型的输入，制定相应的模糊推理规则，建立了具有5个输入参量、26模糊逻辑规则的模糊逻辑溢油识别系统，并利用典型数据证明该识别系统的有效性。多极化SAR检测与识别溢油和疑似溢油：论文采用SIR-C/X数据在德国北海和日本海的溢油和生物疑似油膜实验，验证了共极化相位差和Muller矩阵滤波器可以区分溢油和生物疑似溢油，确认共极化相关度在区分海面溢油、疑似溢油和海水背景的有效性；在2010年美国墨西哥湾“深海地平线”钻井平台溢油期间，采用NASA无人机载高分辨率全极化L波段合成孔径雷达(UAVSAR)数据，发现L波段全极化SAR数据采用Muller矩阵滤波器检测溢油存在无效情况。本文利用Cloude-Pottier极化分解理论得到H/A/α空间参数，同时引入共极化相关度形成四维特征向量的组合极化特征F。发现采用组合极化特征F和极化通道合成SPAN图像两种方法都可以增强溢油和海水的对比度，解决Muller矩阵滤波器在L波段多极化SAR溢油检测中的无效情况。对于分类溢油和疑似溢油现象，组合极化特征F参数比SPAN图像更能反映全极化SAR的四维极化分类特征。最后，论文利用NASA无人机载全极化UAVSAR数据,对美国墨西哥湾“深海地平线”钻井平台溢油期间巴拉塔利亚海湾湿地溢油进行分类。根据极化SAR理论，在Cloude-Pottier(CP)分解和分类基础之上，引入平均强度值I，把H/α/A分类改为I/α/H非监督分类。在此基础上，采用Wishart监督分类方法，实现海湾地区的溢油、海水和陆（湿）地分类，为海上溢油对沿海岸地区的环境污染评估和溢油灾害修复提供遥感技术支撑。