本发明公开了基于SAR与Dual‑EndNet的溢油检测方法，包括以下步骤：获取目标海面的全极化SAR图像；对全极化SAR图像进行Pauli分解，得到奇次散射和偶次散射的散射能量，利用散射能量，合成PauliRGB图像；对全极化SAR图像提取溢油检测的极化特征，并利用随机森林算法对极化特征进行选择，得到极化特征图像；基于PauliRGB图像和极化特征图像，获得几何空间样本数据集、极化特征数据集和样本标签集，并划分为训练集和测试集；构建Dual‑EndNet网络模型；利用训练集对Dual‑EndNet网络模型进行训练；利用测试集和训练好的Dual‑EndNet网络模型完成对目标海面的溢油检测。