| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1. 课题研究的背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1. 研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2. 研究的意义 | 第10-12页 |
| 1.2. 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第12-14页 |
| 1.2.1. SAR 技术在遥感领域的发展及在国内外的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2. GIS 技术的发展及在国内外的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3. SAR 与 GIS 融合的发展及在国内外的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3. 主要研究内容及论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 SAR 图像特征提取 | 第16-42页 |
| 2.1. 引言 | 第16页 |
| 2.2. 居民区提取 | 第16-21页 |
| 2.2.1. 灰度共生矩阵 | 第17-18页 |
| 2.2.2. 模糊 C 均值聚类 | 第18-19页 |
| 2.2.3. 实验及结果分析 | 第19-21页 |
| 2.3. 机场提取 | 第21-31页 |
| 2.3.1. 机场区域分割 | 第22-24页 |
| 2.3.2. 机场连通域提取 | 第24-26页 |
| 2.3.3. 机场边缘提取 | 第26-27页 |
| 2.3.4. Hough 变换检测跑道 | 第27-28页 |
| 2.3.5. 实验及结果分析 | 第28-31页 |
| 2.4. 水域提取 | 第31-41页 |
| 2.4.1. Chan-Vese 模型 | 第32-33页 |
| 2.4.2. 水平集方法 | 第33-37页 |
| 2.4.3. 利用水平集方法求解 Chan-Vese 模型 | 第37-39页 |
| 2.4.4. 实验及结果分析 | 第39-41页 |
| 2.5. 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 SAR 图像与 GIS 的配准 | 第42-62页 |
| 3.1. 引言 | 第42-43页 |
| 3.2. 图像配准基础 | 第43-49页 |
| 3.2.1. 图像配准定义 | 第43-44页 |
| 3.2.2. 图像配准的变换模型 | 第44-46页 |
| 3.2.3. 图像重采样 | 第46-48页 |
| 3.2.4. 基于特征的图像配准流程 | 第48-49页 |
| 3.3. 基于 SURF 特征的图像配准 | 第49-61页 |
| 3.3.1. 特征点的检测 | 第50-53页 |
| 3.3.2. 特征点的描述 | 第53-54页 |
| 3.3.3. 特征点的匹配 | 第54-55页 |
| 3.3.4. 去除误匹配 | 第55-57页 |
| 3.3.5. 实验及结果分析 | 第57-61页 |
| 3.4. 本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于 GIS 引导的 SAR 图像目标提取 | 第62-68页 |
| 4.1. 引言 | 第62页 |
| 4.2. SAR 图像与 GIS 之间的融合 | 第62-63页 |
| 4.3. 基于 GIS 引导的 SAR 图像目标快速提取 | 第63页 |
| 4.4. 实验结果及分析 | 第63-66页 |
| 4.5. 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 DEM 与三维 GIS 的配准 | 第68-76页 |
| 5.1. 引言 | 第68-69页 |
| 5.2. 使用 ICP 算法实现 DEM 与三维 GIS 的配准 | 第69-75页 |
| 5.2.1. ICP 算法基本原理 | 第69-71页 |
| 5.2.2. ICP 算法求解 | 第71-72页 |
| 5.2.3. 实验结果与分析 | 第72-75页 |
| 5.3. 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及其它成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
