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面向植被识别的SAR图像分类方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-16页
第一章 绪论第16-26页
   ·引言第16-22页
     ·遥感图像分类研究现状第16-19页
     ·SAR 图像分类研究现状第19-22页
   ·研究目标和研究内容第22-24页
     ·研究目标第22-23页
     ·研究内容第23-24页
   ·研究技术路线第24页
   ·论文结构第24-26页
第二章 雷达遥感基本原理第26-61页
   ·电磁波第26-34页
     ·麦克斯韦方程组第27-28页
     ·单色平面波第28-29页
     ·雷达散射截面第29-31页
     ·电磁波的极化第31-33页
     ·相位的测量第33页
     ·部分相干和部分极化波第33-34页
   ·电磁波与介质的相互作用第34-44页
     ·辐射的散射第34-35页
     ·表面散射第35-39页
     ·体散射第39-40页
     ·植被后向散射模型第40-42页
     ·体散射去极化第42-44页
   ·雷达干涉测量第44-51页
     ·相位关系第44-46页
     ·干涉相干性第46-50页
     ·干涉水云模型第50-51页
   ·SAR 图像的统计特性和相干斑第51-56页
     ·统计特性第51-54页
     ·相干斑的乘性噪声模型第54-56页
   ·SAR 强度图像处理第56-61页
     ·基于强度处理第56-57页
     ·几何校正第57页
     ·图像相关匹配第57-58页
     ·辐射定标和地形辐射校正第58-59页
     ·SAR 图像滤波第59-60页
     ·SAR 图像处理流程第60-61页
第三章 森林SAR 图像特征分析与基于规则的分类方法研究第61-88页
   ·实验区与数据第61-64页
     ·实验区第61-62页
     ·SAR 数据第62页
     ·其它数据第62-64页
   ·森林的SAR 图像特征分析第64-85页
     ·后向散射特征第65-70页
     ·入射角的影响第70-71页
     ·波长的影响第71-72页
     ·森林内部结构的影响第72-74页
     ·极化方式的影响第74-76页
     ·干涉相干性分析第76-81页
     ·极化SAR 森林散射机制分析第81-84页
     ·森林SAR 图像特征总结第84-85页
   ·基于规则的分类方法第85-86页
   ·小结第86-88页
第四章 布拉格散射与L 波段SAR 水稻制图第88-103页
   ·实验区与数据第88页
   ·水稻相干散射模型第88-93页
   ·ALOS PALSAR HH 极化水稻后向散射特征第93-95页
   ·L 波段水稻的布拉格散射第95-99页
     ·几何条件第95-97页
     ·散射机制第97-98页
     ·PALSAR 测量结果验证第98-99页
   ·ALOS PALSAR HV 极化水稻后向散射特征第99-101页
   ·L 波段SAR 水稻识别结果分析第101页
   ·小结第101-103页
第五章 面向对象的极化SAR 图像分类方法研究第103-115页
   ·实验区与数据第103-104页
   ·分类方法原理第104-108页
     ·极化基转换第104-107页
     ·面向对象分类与图像分割第107-108页
   ·实验结果及分析第108-113页
     ·极化形式转换第109页
     ·面向对象分类第109-110页
     ·精度验证与比较第110-113页
   ·小结第113-115页
第六章 结论与讨论第115-119页
   ·主要研究内容与结论第115-116页
   ·创新点第116-117页
   ·展望第117-119页
参考文献第119-126页
在读期间的学术活动第126-128页
致谢第128-129页

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