本发明公开一种基于四维数据特征的海陆杂波分类方法，由于传统的海陆杂波背景下的目标检测方法主要是基于对雷达杂波的统计建模，造成了检测结果强依赖于杂波统计模型的准确度，而实际情况是海洋和陆地回波信号因自身环境的复杂性和受天气，温度，人工干扰等情况的影响，造成较难建立与实际情况一致的杂波统计模型。因此，提出一种基于雷达数据本身特性和模型参数相结合的四维特征分类方法，将回波数据的短时能量，过零率和相关性特性与统计模型的形状参数共同构建特征向量空间，在此基础上，用机器学习算法极限学习机解析分类结果，无复杂的迭代过程，以提高实时性和泛化性能。