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基于极化SAR非监督分类的油膜厚度估算方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 选题背景和研究意义第10-16页
    1.2 油膜厚度反演技术的研究现状第16-19页
    1.3 论文总体研究思路第19-21页
    1.4 章节安排第21-22页
第2章 全极化SAR溢油数据说明第22-27页
    2.1 第一幅Mexico Sea图像数据集第22-23页
    2.2 第二幅Mexico Sea图像数据集第23-25页
    2.3 第三幅Mexico Sea图像数据集第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 SAR极化特征分析与油膜厚度估算第27-48页
    3.1 极化SAR图像处理一般流程第27-35页
        3.1.1 极化理论第28-32页
        3.1.2 图像预处理第32-33页
        3.1.3 SAR图像分类第33-35页
    3.2 SAR极化特征分析第35-47页
        3.2.1 采样第36-37页
        3.2.2 极化特征分析第37-44页
        3.2.3 极化特征选择第44-47页
    3.3 本章小结第47-48页
第4章 多特征融合的极化SAR油膜厚度非监督分类第48-56页
    4.1 实验流程第48-49页
    4.2 特征向量权值的确定第49页
    4.3 基于改进的模糊C均值的油膜厚度分类算法第49-53页
        4.3.1 模糊C均值概述第49页
        4.3.2 聚类目标函数第49-51页
        4.3.3 基于马氏距离的FCM聚类算法第51-53页
    4.4 分类结果分析第53-54页
    4.5 本章小结第54-56页
第5章 实验结果与分析第56-63页
    5.1 实验环境第56-57页
    5.2 实验数据第57-58页
    5.3 墨西哥湾地区实验结果及分析第58-61页
    5.4 本章小结第61-63页
第6章 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63-64页
    6.2 展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69页

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