针对极化合成孔径雷达(SAR)应用中存在的特征冗余问题，结合线性判别分析(LDA)和局部线性嵌入(LLE)的思想，提出一种半监督降维算法：半监督局部判别分析(SLDA)。该算法首先基于LLE的局部保持特性建立正则项，以避免学习中的过拟合问题。然后，在标记样本集上进行正则化的判别分析，以增强算法的推广能力，同时保持所有样本点在原始空间的局部几何结构。利用RADARSAT-2和AIRSAR卫星获得的Flevoland地区的全极化SAR数据进行降维实验，结果表明SLDA提取的低维特征具有“类内紧聚，类