基于深度学习的Sentinel-1 SAR影像在冰盖上的冰裂隙检测方法

摘要第6-7页
Abstract第7-18页
变量注释表第18-20页
1绪论第20-32页
    1.1研究背景与意义第20-21页
    1.2国内外研究现状第21-29页
    1.3研究内容及技术路线第29-32页
2相关基础理论介绍第32-47页
    2.1合成孔径雷达遥感第32-35页
    2.2冰裂隙类型及特征第35-40页
    2.3深度学习理论基础第40-47页
3改进的U-net网络SAR冰盖裂隙检测方法第47-62页
    3.1辐射定标第48页
    3.2图像掩膜第48-49页
    3.3图像滤波第49-54页
    3.4归一化处理第54页
    3.5数据增强第54-55页
    3.6训练集制作第55-56页
    3.7基于U-net网络的改进算法第56-62页
4基于Sentinel-1数据的冰裂隙提取及结果分析第62-78页
    4.1研究区与数据源第62-68页
    4.2冰裂隙检测实验结果第68-69页
    4.3实验结果后处理第69-73页
    4.4结果对比验证及分析第73-78页
5总结展望第78-80页
    5.1总结第78页
    5.2展望第78-80页
参考文献第80-88页
作者简历第88-89页
致谢第89-90页
学位论文数据集第90-91页

论文共91页,点击 下载论文
上一篇:某水库侧堰式溢洪道水力特性及挑流鼻坎体型优化
下一篇:高原内陆河草原流域生态水文演变对变化环境的响应