| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17页 |
| 1.2 研究现状与发展 | 第17-18页 |
| 1.3 论文安排与结构 | 第18-21页 |
| 第二章 相关理论基础概述 | 第21-35页 |
| 2.1 电磁波的极化及表征 | 第21-22页 |
| 2.2 极化SAR数据的预处理 | 第22-25页 |
| 2.3 极化SAR目标分解 | 第25-29页 |
| 2.3.1 相干目标分解 | 第25-26页 |
| 2.3.2 部分相干目标分解 | 第26-29页 |
| 2.4 极化SAR数据的分布 | 第29-31页 |
| 2.5 极化SAR分类方法 | 第31-34页 |
| 2.5.1 基于Freeman分解的极化SAR图像无监督分类方法 | 第31页 |
| 2.5.2 基于Clound分解的极化SAR图像无监督分类方法 | 第31-32页 |
| 2.5.3 基于H/α-wishart的极化SAR图像分类方法 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于生成对抗网络的半监督极化SAR分类方法 | 第35-59页 |
| 3.1 生成对抗网络介绍 | 第35-36页 |
| 3.1.1 生成对抗网络的基本思想 | 第35-36页 |
| 3.1.2 生成对抗网络的基本原理 | 第36页 |
| 3.2 生成对抗网络的训练 | 第36-38页 |
| 3.3 生成对抗网络的发展与优点 | 第38-39页 |
| 3.4 基于半监督生成对抗网络的分类方法设计 | 第39-45页 |
| 3.4.1 基于半监督生成对抗网络的分类方法思想 | 第40-43页 |
| 3.4.2 基于半监督生成对抗网络的分类方法步骤 | 第43-45页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第45-57页 |
| 3.5.1 Flevoland大农田区域实验结果 | 第45-50页 |
| 3.5.2 San Francisco地区实验结果 | 第50-54页 |
| 3.5.3 荷兰Flevoland地区C波段实验结果 | 第54-57页 |
| 3.6 本章小节 | 第57-59页 |
| 第四章 基于W-RBM的生成对抗网络极化SAR分类方法 | 第59-81页 |
| 4.1 自动编码器模型及栈式自编码 | 第59-63页 |
| 4.1.1 自动编码器模型 | 第59-61页 |
| 4.1.2 反向传播算法 | 第61-62页 |
| 4.1.3 栈式自编码器 | 第62-63页 |
| 4.2 受限波尔兹曼机及深度置信网络 | 第63-67页 |
| 4.2.1 受限波尔兹曼机原理 | 第63-65页 |
| 4.2.2 深度置信网络 | 第65-66页 |
| 4.2.3 高斯RBM与Wishart限制玻尔兹曼机(WRBM) | 第66-67页 |
| 4.3 基于W-RBM的生成对抗网络分类方法设计 | 第67-71页 |
| 4.3.1 基于W-RBM的生成对抗网络分类方法思想 | 第68-70页 |
| 4.3.2 基于W-RBM的生成对抗网络分类方法步骤 | 第70-71页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第71-80页 |
| 4.4.1 Flevoland大农田区域实验结果 | 第71-74页 |
| 4.4.2 San Francisco地区实验结果 | 第74-77页 |
| 4.4.3 荷兰Flevoland地区C波段实验结果 | 第77-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 基于LSTM的生成对抗网络极化SAR分类方法 | 第81-99页 |
| 5.1 循环神经网络与长短时记忆神经网络 | 第81-86页 |
| 5.1.1 循环神经网络 | 第81-84页 |
| 5.1.2 长短时记忆神经网络 | 第84-86页 |
| 5.2 基于LSTM的生成对抗网络分类方法设计 | 第86-87页 |
| 5.2.1 基于LSTM的生成对抗网络分类方法思想 | 第86-87页 |
| 5.2.2 基于LSTM的生成对抗网络分类方法步骤 | 第87页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第87-98页 |
| 5.3.1 Flevoland小农田区域实验结果 | 第87-91页 |
| 5.3.2 Flevoland大农田区域实验结果 | 第91-93页 |
| 5.3.3 San Francisco地区实验结果 | 第93-95页 |
| 5.3.4 荷兰Flevoland地区C波段实验结果 | 第95-98页 |
| 5.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 6.1 总结 | 第99-100页 |
| 6.2 展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 作者简介 | 第107-108页 |
