| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究区域概况和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 内容的安排以及创新点和技术路线 | 第12-15页 |
| 1.3.1 内容的安排 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的创新点和技术路线 | 第13-15页 |
| 第二章 遥感卫星数据介绍 | 第15-18页 |
| 2.1 Radarsat-2 卫星 | 第15-16页 |
| 2.2 Landsat 8 卫星 | 第16-18页 |
| 第三章 Pauli全极化目标分解技术在潮沟信息提取中的应用 | 第18-37页 |
| 3.1 电磁极化状态 | 第18-23页 |
| 3.1.1 Jones矢量 | 第18-19页 |
| 3.1.2 极化椭圆 | 第19-21页 |
| 3.1.3 Stokes矢量 | 第21-23页 |
| 3.2 目标的变极化效应 | 第23-28页 |
| 3.2.1 雷达散射截面（RCS）和极化散射矩阵之间的关系 | 第24-25页 |
| 3.2.2 典型目标的散射矩阵 | 第25-28页 |
| 3.3 极化目标分解 | 第28-30页 |
| 3.4 Pauli分解在潮沟信息提取中的应用 | 第30-37页 |
| 第四章 图像分割和数学形态学在潮沟信息提取中的应用 | 第37-55页 |
| 4.1 图像分割技术 | 第37-39页 |
| 4.1.1 基于区域特征的图像分割 | 第38页 |
| 4.1.2 基于阈值的图像分割 | 第38页 |
| 4.1.3 基于边缘检测的图像分割 | 第38-39页 |
| 4.2 数学形态学 | 第39-44页 |
| 4.2.1 二值腐蚀和膨胀运算 | 第39-42页 |
| 4.2.2 开与闭运算 | 第42-44页 |
| 4.2.3 形态学骨架化 | 第44页 |
| 4.3 最大类间方差法和数学形态学在潮沟信息提取中的应用 | 第44-51页 |
| 4.3.1 提取方法介绍 | 第44-45页 |
| 4.3.2 技术流程 | 第45-46页 |
| 4.3.3 算法的具体步骤分析 | 第46-51页 |
| 4.4 提取结果与分析 | 第51-52页 |
| 4.5 精度评价 | 第52-55页 |
| 4.5.1 视觉分析方法 | 第52-53页 |
| 4.5.2 定量分析法 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
