| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·研究目的 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·技术路线 | 第13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| ·研究区和数据情况及数据量化 | 第15-24页 |
| ·研究区概况 | 第15-16页 |
| ·数据情况 | 第16-20页 |
| ·SAR 数据量化显示新方法 | 第20-24页 |
| 2 极化 SAR 基本理论 | 第24-38页 |
| ·SAR 成像机理 | 第24-26页 |
| ·电磁波极化的表征 | 第26-32页 |
| ·Jones 矢量 | 第29-30页 |
| ·Stokes 矢量 | 第30-31页 |
| ·Poincare 球 | 第31-32页 |
| ·目标的变极化效应 | 第32-37页 |
| ·极化散射矩阵 | 第32-33页 |
| ·Mueller 矩阵 | 第33-34页 |
| ·stokes 矩阵 | 第34-36页 |
| ·极化协方差矩阵和极化相干矩阵 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 极化 SAR 相干斑抑制方法研究 | 第38-55页 |
| ·相干斑噪声的产生机理 | 第38-40页 |
| ·SAR 数据的统计特性 | 第40-41页 |
| ·极化 SAR 滤波方法 | 第41-47页 |
| ·高斯滤波 | 第41-43页 |
| ·基于各向异性的扩散方程去噪方法研究 | 第43-45页 |
| ·极化白化滤波 | 第45-47页 |
| ·大影像自适应极化 Lee 滤波 | 第47-50页 |
| ·实验结果及定量评价 | 第50-54页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·定量评价指标 | 第52-53页 |
| ·评价结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 4 极化 SAR 影像分类方法 | 第55-95页 |
| ·基于像素的极化 SAR 影像分类方法研究 | 第55-73页 |
| ·基于 Wishart 分布的极化 SAR 影像监督分类算法研究 | 第55-58页 |
| ·基于马尔可夫随机场的极化 SAR 分类方法研究 | 第58-63页 |
| ·基于 GLCM 和 SVM 的多尺度极化 SAR 影像分类方法研究 | 第63-73页 |
| ·基于面向对象的极化 SAR 影像监督分类方法研究 | 第73-81页 |
| ·面向对象的基本思想 | 第74-75页 |
| ·区域生长算法 | 第75-76页 |
| ·高斯马尔可夫随机场(Gauss-MRF) | 第76-77页 |
| ·基于 Gauss-MRF 的对象合并 | 第77-78页 |
| ·面向对象的极化 SAR 影像监督分类 | 第78-81页 |
| ·对比试验与分析 | 第81-87页 |
| ·基于像素与面向对象的极化分类方法对比实验 | 第82-84页 |
| ·不同滤波方法去噪后极化数据的面向对象分类结果 | 第84-86页 |
| ·试验结果分析 | 第86-87页 |
| ·基于 DEM 与面向对象技术的 SAR 影像上阴影和水体区分 | 第87-93页 |
| ·基于 DEM 信息的阴影对象和水体对象的区分 | 第88-90页 |
| ·算法流程 | 第90-91页 |
| ·实验结果及分析 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 5 结论与展望 | 第95-97页 |
| ·结论 | 第95-96页 |
| ·展望 | 第96-97页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
