Este artículo investiga un algoritmo de imagen SAR dispersa estructurada para un modelo de dispersión puntual basado en descomposición tensorial. Varios esquemas de imagen SAR han sido desarrollados por investigadores para mejorar la calidad de imagen. Para un escenario típico de objetivo SAR, la distribución de los dispersores suele tener la característica de dispersión estructurada. Sin considerar esta característica a fondo, los esquemas existentes todavía tienen ciertas desventajas. Los algoritmos clásicos de búsqueda de coincidencias pueden obtener resultados de imagen más claros, pero el costo resulta en una complejidad extrema y un gran consumo de recursos computacionales. Por lo tanto, este artículo propone un algoritmo de imagen SAR basado en tensores mediante dispersión estructurada multifacética que aprovecha al máximo la característica geométrica anterior de la distribución de los dispersores. La señal de observación SAR de foco se formula como un modelo Tucker considerando la restricción de Kronecker, y luego se introduce un algoritmo de reconstrucción dispersa utilizando la dispersión estructurada de la escena. El modelo de imagen SAR basado en tensores propuesto puede aprovechar la información de Kronecker en cada modo, lo que garantiza la robustez para la reconstrucción de la señal. Tanto el análisis de complejidad del algoritmo como las simulaciones numéricas muestran que el método propuesto requiere menos cálculos que los algoritmos de imagen SAR impulsados por dispersión existentes. Las realizaciones de imagen basadas en los datos medidos prácticamente también indican que el algoritmo propuesto es superior a los métodos de referencia incluso en un entorno ruidoso severo, bajo la condición de dispersión estructurada multifacética.