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小样本PolSAR图像地物分类技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-26页
    1.1 研究背景第16页
    1.2 PolSAR成像理论第16-21页
        1.2.1 PolSAR图像数据描述形式第16-20页
        1.2.2 PolSAR图像数据分布特性第20-21页
    1.3 PolSAR图像地物分类方法第21-24页
        1.3.1 PolSAR图像地物分类方法研究现状第21-23页
        1.3.2 现有分类方法存在的问题第23-24页
    1.4 论文内容与章节安排第24-26页
第二章 基于FSW-LapSVM的小样本PolSAR图像地物分类方法第26-50页
    2.1 研究动机第26页
    2.2 LapSVM模型第26-28页
    2.3 FSW-LapSVM分类模型第28-34页
        2.3.1 Spatial-Wishart相似度第28-30页
        2.3.2 FSW-LapSVM分类方法原理第30-32页
        2.3.3 基于FSW-LapSVM的PolSAR图像地物分类步骤第32-34页
    2.4 实验结果与分析第34-49页
        2.4.1 Flevoland地区L波段农田小图实验结果第35-37页
        2.4.2 SanFrancisco地区子图实验结果第37-39页
        2.4.3 Flevoland地区L波段农田大图实验结果第39-42页
        2.4.4 Flevoland地区L波段7类农田图实验结果第42-44页
        2.4.5 Foloum地区L波段数据集实验结果第44-46页
        2.4.6 参数分析第46-49页
    2.5 本章小结第49-50页
第三章 基于深度卷积孪生网络的PolSAR图像地物分类方法第50-72页
    3.1 研究动机第50页
    3.2 卷积神经网络第50-52页
    3.3 基于深度卷积孪生网络的PolSAR图像地物分类第52-59页
        3.3.1 孪生网络与样本扩展第53-54页
        3.3.2 差异化特征提取第54-55页
        3.3.3 深度卷积孪生网络原理第55-56页
        3.3.4 基于深度卷积孪生网络的PolSAR图像地物分类步骤第56-59页
    3.4 实验结果与分析第59-70页
        3.4.1 Flevoland地区L波段农田小图实验结果第59-61页
        3.4.2 San Francisco地区子图实验结果第61-62页
        3.4.3 Flevoland地区L波段农田大图实验结果第62-64页
        3.4.4 Flevoland地区L波段7类农田图实验结果第64-66页
        3.4.5 Foloum地区L波段数据集实验结果第66-68页
        3.4.6 参数分析第68-70页
    3.5 本章小结第70-72页
第四章 基于深度卷积Bi-LSTM孪生网络的PolSAR图像地物分类方法第72-94页
    4.1 研究动机第72页
    4.2 循环神经网络第72-75页
    4.3 基于深度卷积Bi-LSTM孪生网络的PolSAR图像地物分类第75-81页
        4.3.1 深度卷积Bi-LSTM孪生网络原理第76-79页
        4.3.2 基于深度卷积Bi-LSTM孪生网络PolSAR图像地物分类步骤第79-81页
    4.4 实验结果与分析第81-92页
        4.4.1 Flevoland地区L波段农田小图实验结果第81-83页
        4.4.2 SanFrancisco地区子图实验结果第83-84页
        4.4.3 Flevoland地区L波段农田大图实验结果第84-86页
        4.4.4 Flevoland地区L波段7类农田图实验结果第86-88页
        4.4.5 Foloum地区L波段数据集实验结果第88-89页
        4.4.6 参数分析第89-92页
    4.5 本章小结第92-94页
第五章 总结与展望第94-96页
    5.1 总结第94-95页
    5.2 展望第95-96页
参考文献第96-102页
致谢第102-104页
作者简介第104-105页

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