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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）由于具有特殊的优势，已经引起了越来越多国内外学者的关注。它几乎不受气候条件（如雨、雪、云、雾、霾、烟幕等）的影响，可以“全天时、全天候”进行工作。目前，SAR已经在诸多的实际应用领域崭露锋芒，而且正以迅猛的速度在更多的应用领域发挥作用。不同于传统的雷达体制，SAR的分辨率不再直接受到天线孔径大小的限制。在距离向上，它通过匹配滤波的脉冲压缩技术，获得较高的距离向成像分辨率，使距离向分辨率的大小与作用距离没有任何关系，而只与雷达发射信号的带宽有关。SAR系统发射的信号带宽越大，就能获得越高的距离向成像分辨率。在方位向上，SAR通过合成孔径的方法获得只有天线尺寸一半大小的方位向分辨率，最终获得高分辨率二维SAR图像。此外，SAR还可以根据不同的实际需求，选择不同的成像模式和雷达工作的波段。例如，可以选择聚束模式以获得更高的方位向分辨率，选择发射长波长的雷达信号以获得探地、穿墙等功能。SAR的出现把雷达从早期的只能实现目标距离探测功能，推进到对目标进行成像、检测和识别的新高度、新阶段。
1951年，美国Goodyear公司的Carl Wiley首次提出了“合成孔径”的概念，标志着合成孔径雷达（SAR）的诞生。随后，在20世纪70年代末，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）第一次将SAR装载在SEASAT-A卫星上并成功发射，对地球表面进行了大面积的观测和测绘，该项目首次将SAR应用到了民用领域。随着SAR成像技术的不断发展，世界上很多国家的多个研究机构均开展了对SAR系统的研究。典型的机载SAR系统有加拿大遥感中心于1990年发射的C/X-SAR、德国宇航局于1997年发射的E-SAR、美国喷气推进实验室于2000年发射的GeoSAR，典型的星载SAR系统有欧洲空间局于1991年发射的ERS-1和于1995年发射的ERS-2、日本于1992年发射的JERS-1、加拿大于1995年发射的RADARSAT-1和于2007年发射的RADARSAT-2、德国于2007年发射的TerraSAR-X和于2010年发射的TanDEM-X、欧洲宇航防务集团（Cassidian公司）于2010—2013年研制的SmartRadar系统、欧洲空间局设计并分别于2014年和2016年发射的Sentinel-1A（哨兵一号A）卫星和Sentinel-1B（哨兵一号B）卫星、美国于2021年发射的Capella星座中的第三、四颗卫星。
与国外相比，我国对SAR的研究起步相对较晚，但几十年来通过几代科研人员坚持不懈的努力，发展迅速并取得了显著的成果。中国科学院电子学研究所于1979年成功研制了国内第一台分辨率为10m×10m的机载SAR系统，于1994年成功研制了机载SAR的实时数据处理系统，三年后又成功研制了分辨率为5m×5m的星载L波段SAR工程样机。中国航天科技集团公司分别于2009年和2010年发射了遥感卫星五号和遥感卫星十号，标志着我国第二代SAR卫星时代的到来。2016年，我国设计并发射了国内第一颗分辨率高达1m的SAR卫星高分三号。2020年，文昌卫星发射中心成功将中国电子科技集团公司38所和天仪研究院等单位共同研发的商用SAR“海丝一号”卫星发射到512km高度的太阳同步圆轨道。
自20世纪50年代初开始，SAR技术蓬勃发展，由开始阶段的单频段、条带工作模式，逐渐发展到现在的多种工作频段（L、X、Ku等）、多种极化方式（HH、VV、HV、VH等）、多种工作模式[stripmap条带式、spotlight聚束式、scan扫描式、TOPs、滑动聚束（slide spotlight）式等]，并伴随着SAR-GMTI（Ground Moving Target Indication，动目标显示）技术的发展，干涉测高等技术的进步。随着SAR成像技术的不断发展成熟，SAR越来越多地在军事和民用领域崭露头角。SAR在民用领域已广泛应用于地质探测、地形测绘、地球变化检测、冰川运动、海洋冰层检测及厚度测量、火山活动探测、土壤湿度检测、森林植被覆盖调查、交通管理、水源污染、渔业监管、农作物鉴别、产量估计等。此外，SAR还可应用于海洋舰船的搜救、洪水和地震的检测预防及损失评估、灾后救援及灾情报告。SAR在军事领域可以作为战场和战略侦察的有力工具，实施对战区的全天候监视；也可以作为导弹的引导装置，实现对目标的精确打击，发现和识别各类军事目标，如各种侦察飞机、战斗机、无人机、坦克、装甲车、防御工事、车辆、机场、防空单元、停机坪、导弹发射架、驱逐舰、护卫舰等。
不同于不断快速发展的多体制、多模式SAR成像技术，基于成像的SAR图像的理解、解译和处理技术的发展要滞后许多。SAR成像的特殊相干成像机理，使其获得的SAR图像和传统的可见光图像存在非常大的差异。不同于可见光图像通常可以采用高斯分布进行建模的加性噪声，SAR图像不可避免地存在非高斯分布的乘性相干斑，使SAR图像质量受到严重的影响。因此，对存在相干斑的SAR图像的有效处理提出了不同的要求，而直接将传统的基于图像灰度的数字图像处理与分析技术应用于SAR图像，通常无法获得满意的处理结果。SAR图像由于存在阴影效应、信号和环境的相互作用、将三维场景投影到二维平面等，对目标方位角的变化非常敏感。相同目标在不同方位角下的SAR图像的差异，往往大于不同目标在相似方位角下的SAR图像的差异，即SAR图像不可避免地存在方位角敏感特性。因此，SAR图像的理解和解译技术成为国内外遥感领域学者广泛关注和重点攻关的难题之一。
目前，对于SAR图像理解和解译能力的不足已经成为陷入SAR技术发展和实际应用的瓶颈。世界各国的很多学者提出了对发展SAR图像自动解译技术的迫切需求。其中，致力于从复杂的地物场景中有效检测到感兴趣的目标，并对这些目标进行进一步自动识别的ATR（Automatic Target Recognition）技术，是当前SAR应用领域的一个主要方面，也是SAR图像理解和解译技术的一个重要分支。ATR技术是指在雷达成像后，首先对雷达图像中感兴趣的目标进行有效的检测和准确的定位，然后通过特征提取技术提取出有利于识别的目标或背景特征，最后选择或设计有效的分类器，实现对感兴趣目标的类别或型号的最终判定。ATR技术可以提供感兴趣目标的类别、位置、姿态等信息，对提高军队的指挥自动化水平、战场感知能力、攻防能力、国土防空反导能力及战略预警能力等具有十分重要的作用。该研究方向除具有重大的理论意义和学术研究价值外，还具有广泛的军事和民用领域的应用前景，特别是在对精确打击、获取目标细节信息等要求很高的军事应用领域有着巨大的应用价值。