面向对象的PolSAR影像分类研究
摘要 | 第4-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第14-26页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第16-22页 |
1.2.1 国内外研究现状 | 第16-21页 |
1.2.2 存在的问题 | 第21-22页 |
1.3 研究内容与方法、技术路线、创新点 | 第22-25页 |
1.3.1 研究内容与方法 | 第22-23页 |
1.3.2 技术路线 | 第23-25页 |
1.3.3 创新点 | 第25页 |
1.4 本章小结 | 第25-26页 |
第2章 PolSAR理论基础 | 第26-50页 |
2.1 极化波的表征 | 第26-29页 |
2.1.1 Jones矢量 | 第28页 |
2.1.2 Stokes矢量 | 第28-29页 |
2.2 PolSAR目标数据形式 | 第29-31页 |
2.2.1 极化散射矩阵及其矢量化 | 第29-30页 |
2.2.2 极化协方差矩阵与极化相干矩阵 | 第30-31页 |
2.3 典型地物的散射特征 | 第31-32页 |
2.4 目标极化分解 | 第32-48页 |
2.4.1 相干分解 | 第32-36页 |
2.4.2 Huynen分解及其衍生分解 | 第36-41页 |
2.4.3 Cloude分解及其衍生分解 | 第41-45页 |
2.4.4 Freeman分解及其衍生分解 | 第45-48页 |
2.4.5 混合型分解 | 第48页 |
2.5 本章小结 | 第48-50页 |
第3章 研究区概况与数据资料 | 第50-56页 |
3.1 研究区概况 | 第50页 |
3.2 数据资料 | 第50-55页 |
3.2.1 RADARSAT-2 影像及其处理 | 第51-54页 |
3.2.2 野外采样数据 | 第54-55页 |
3.3 本章小结 | 第55-56页 |
第4章 影像分割 | 第56-72页 |
4.1 SAR影像分割方法综述 | 第56-58页 |
4.1.1 基于边缘的SAR影像分割方法 | 第56-57页 |
4.1.2 基于区域的SAR影像分割方法 | 第57-58页 |
4.1.3 其他分割方法 | 第58页 |
4.2 本文分割方法介绍 | 第58-64页 |
4.2.1 初始分割 | 第59-61页 |
4.2.2 区域合并 | 第61-64页 |
4.3 分割算法流程 | 第64页 |
4.4 实验与分析 | 第64-71页 |
4.5 本章小结 | 第71-72页 |
第5章 特征选择及分类 | 第72-100页 |
5.1 特征提取 | 第72-74页 |
5.2 特征选择 | 第74-79页 |
5.2.1 特征选择的四要素 | 第74-75页 |
5.2.2 特征选择的分类 | 第75-76页 |
5.2.3 本文特征选择算法介绍 | 第76-79页 |
5.3 分类算法 | 第79-84页 |
5.3.1 支持向量机算法 | 第79-81页 |
5.3.2 决策树算法 | 第81-82页 |
5.3.3 随机森林算法 | 第82-83页 |
5.3.4 贝叶斯算法 | 第83页 |
5.3.5 k近邻算法 | 第83-84页 |
5.4 分类精度评价方法 | 第84-85页 |
5.5 实验与分析 | 第85-98页 |
5.5.1 实验内容 | 第85-86页 |
5.5.2 实验结果与分析 | 第86-98页 |
5.6 本章小结 | 第98-100页 |
第6章 多分类器组合 | 第100-112页 |
6.1 多分类器组合概述 | 第100-104页 |
6.1.1 多分类器组合方法的分类 | 第100-101页 |
6.1.2 成员分类器分类结果的合成方法 | 第101-102页 |
6.1.3 分类器差异性度量 | 第102-104页 |
6.2 基于差异性度量的成员分类器选取 | 第104页 |
6.3 实验与分析 | 第104-110页 |
6.3.1 实验内容 | 第104-105页 |
6.3.2 实验结果与分析 | 第105-110页 |
6.4 本章小结 | 第110-112页 |
第7章 结论与展望 | 第112-116页 |
7.1 结论 | 第112-113页 |
7.2 展望 | 第113-116页 |
参考文献 | 第116-130页 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第130-132页 |
致谢 | 第132页 |