本发明提供一种具有空间自适应性的极化SAR图像分割方法，主要解决现有的分割技术在空间复杂度自适应性上的不足导致分割结果无法体现图像细节信息的问题。该方法首先结合H/α-ML Wishart聚类和四叉树分解得到大小不等、能够自适应场景复杂度的初始分割区域，然后利用复Wishart分布和马尔科夫随机场(MRF)对初始分割区域的大小和形状进行调整，得到最终的分割结果。本发明充分有效利用了极化SAR图像的极化信息，具有良好的空间自适应性，分割结果能够很好的保留极化SAR图像中的细节信息，分割速度较快，结果较为精确。