| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 | 第13-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 技术方案 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 PolSAR理论基础 | 第17-24页 |
| 2.1 目标极化散射特性的表征 | 第17-18页 |
| 2.2 典型地物的极化散射特性及成像特征 | 第18-20页 |
| 2.3 极化目标非相干分解理论 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 PolSAR影像特征提取与分析 | 第24-60页 |
| 3.1 数据预处理 | 第24-29页 |
| 3.1.1 PolSAR影像的相干斑滤波 | 第25-27页 |
| 3.1.2 去取向角 | 第27-28页 |
| 3.1.3 建筑物提取效果评价标准 | 第28-29页 |
| 3.2 极化目标分解特征分析 | 第29-45页 |
| 3.2.1 基于极化矩阵的极化特征提取和分析 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于特征值分解的极化特征提取和分析 | 第31-39页 |
| 3.2.3 基于散射机理的极化特征提取和分析 | 第39-45页 |
| 3.3 基于代数运算的极化特征参数分析 | 第45-48页 |
| 3.4 纹理特征分析 | 第48-50页 |
| 3.5 基于特征及特征提取方法的分析 | 第50-53页 |
| 3.6 特征评价参数和特征集的构建 | 第53-59页 |
| 3.6.1 特征的建筑物识别能力的评价标准 | 第53-54页 |
| 3.6.2 评价参数的提出和分析 | 第54-57页 |
| 3.6.3 特征间的相关性分析 | 第57-58页 |
| 3.6.4 特征集的构建 | 第58-59页 |
| 3.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于PolSAR影像的建筑物提取方法 | 第60-76页 |
| 4.1 特征融合方法分析 | 第60-63页 |
| 4.1.1 特征加权融合 | 第61页 |
| 4.1.2 基于主成分分析的特征融合 | 第61-63页 |
| 4.1.3 实验结果与分析 | 第63页 |
| 4.2 基于极化特征和纹理特征的建筑物提取算法分析 | 第63-69页 |
| 4.2.1 K近邻算法 | 第64页 |
| 4.2.2 随机森林算法 | 第64-65页 |
| 4.2.3 朴素贝叶斯算法 | 第65-66页 |
| 4.2.4 线性判别分析算法 | 第66页 |
| 4.2.5 支持向量机算法 | 第66-68页 |
| 4.2.6 基于不同算法的建筑物提取结果分析 | 第68-69页 |
| 4.3 基于支持向量机和高层特征的建筑物提取算法 | 第69-75页 |
| 4.3.1 核函数的构建 | 第70-73页 |
| 4.3.2 高层特征分析 | 第73-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 总结和展望 | 第76-80页 |
| 5.1 总结 | 第76-77页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第77-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第88页 |