| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 引言 | 第9-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究进展 | 第9-10页 |
| ·SAR遥感的特点及其在森林中的应用 | 第10-17页 |
| ·SAR遥感概述 | 第10-11页 |
| ·SAR影像的几何特征 | 第11-13页 |
| ·SAR影像的辐射特征 | 第13-15页 |
| ·SAR遥感在森林中的应用 | 第15-17页 |
| ·SAR影像处理技术的发展 | 第17-21页 |
| 2 区域概况 | 第21-26页 |
| ·研究区地理位置 | 第21页 |
| ·研究区气候 | 第21页 |
| ·研究区植被 | 第21-23页 |
| ·研究区土壤分布 | 第23-24页 |
| ·水资源 | 第24页 |
| ·地质地貌 | 第24-26页 |
| 3 数据预处理 | 第26-34页 |
| ·数据资料 | 第26-28页 |
| ·雷达影像的数据源 | 第26-27页 |
| ·专题数据 | 第27-28页 |
| ·数据预处理 | 第28-34页 |
| ·多视化处理 | 第28页 |
| ·噪声滤波 | 第28页 |
| ·正射校正 | 第28-34页 |
| 4 基于多时相、双极化ASAR遥感数据的分类研究 | 第34-52页 |
| ·分类方法概述 | 第34-37页 |
| ·最大似然分类法 | 第34-35页 |
| ·斜决策树分类法 | 第35-37页 |
| ·决策树分类法(Decision tree classification) | 第35页 |
| ·斜决策树分类法(OCl分类法) | 第35-37页 |
| ·分类性能评价指标 | 第37-39页 |
| ·分类实验 | 第39-52页 |
| ·训练区、检验区的选取及处理 | 第39-40页 |
| ·ASAR影像代数运算 | 第40-42页 |
| ·最大似然分类 | 第42-47页 |
| ·OCl决策树分类试验 | 第47-49页 |
| ·多时相影像分类 | 第49-52页 |
| 5 极化分类 | 第52-71页 |
| ·极化分解基本理论 | 第52-57页 |
| ·极化散射矩阵 | 第52-54页 |
| ·熵 | 第54-55页 |
| ·H-α特征空间 | 第55-56页 |
| ·部分极化雷达H／A／α目标分解 | 第56-57页 |
| ·基于复WISHART分布的极化雷达数据的监督分类 | 第57-58页 |
| ·分类试验 | 第58-71页 |
| ·分类步骤 | 第58-66页 |
| ·分类结果 | 第66-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·下一步工作展望 | 第71-73页 |
| ·分类算法研究 | 第71-72页 |
| ·数据选择 | 第72-73页 |
| 参考文献表 | 第73-79页 |
| 导师简介 | 第79-80页 |
| 校外导师简介 | 第80-81页 |
| 个人简介 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |