| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-14页 |
| ·纹理特征的研究现状 | 第11-12页 |
| ·极化特征提取现状 | 第12-13页 |
| ·极化SAR影像分类的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| ·研究区及数据情况介绍 | 第15-16页 |
| 2 极化SAR的基础理论 | 第16-26页 |
| ·SAR成像原理 | 第16-17页 |
| ·电磁波的极化及表征 | 第17-20页 |
| ·电磁波的极化 | 第17-18页 |
| ·电磁波的表征形式 | 第18-20页 |
| ·目标散射特性的表征 | 第20-23页 |
| ·极化散射矩阵 | 第20-21页 |
| ·Stokes矩阵与Muller矩阵 | 第21页 |
| ·极化协方差矩阵与极化相干矩阵 | 第21-23页 |
| ·SAR影像特点及解译 | 第23-25页 |
| ·SAR影像特征 | 第23-25页 |
| ·SAR影像的解译 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 SAR影像的纹理特征提取与分析 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第26-29页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第26-27页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理提取 | 第27-29页 |
| ·基于框架小波变换的SAR影像多尺度纹理特征 | 第29-33页 |
| ·小波变换 | 第29-31页 |
| ·框架小波变换 | 第31-32页 |
| ·基于框架小波变换的多尺度纹理特征 | 第32-33页 |
| ·SAR影像的纹理特征提取实验 | 第33-45页 |
| ·SAR影像的GLCM纹理特征提取及分析 | 第34-41页 |
| ·基于框架小波变换的SAR影像纹理特征及分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 典型地物在极化SAR影像上的极化特征提取与分析 | 第46-59页 |
| ·基于极化分解算法的极化特征提取 | 第46-53页 |
| ·基于Yamaguchi分解的地物散射机理分析 | 第46-49页 |
| ·基于Cloude分解的极化特征提取及分析 | 第49-53页 |
| ·典型地物极化后向散射系数分析 | 第53-55页 |
| ·典型地物的常规极化参数提取与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结合纹理与极化特征的SAR影像SVM分类方法 | 第59-75页 |
| ·SVM基本原理 | 第59-62页 |
| ·线性支持向量机 | 第59-60页 |
| ·非线性支持向量机 | 第60-62页 |
| ·SAR影像的SVM多类分类问题的处理 | 第62页 |
| ·基于SVM的SAR影像分类流程 | 第62-63页 |
| ·根河地区的SAR影像分类实验 | 第63-74页 |
| ·基于极化特征的SAR影像分类实验 | 第64-66页 |
| ·结合GLCM纹理与极化特征的SAR影像分类实验 | 第66-70页 |
| ·结合小波纹理与极化特征的SAR影像分类实验 | 第70-72页 |
| ·分类后处理 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-76页 |
| ·总结 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者简历 | 第80-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |