基于深度学习的SAR遥感图像分类方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 英文缩略词对照表 | 第18-19页 |
| 1 绪论 | 第19-39页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-21页 |
| 1.2 SAR系统发展 | 第21-23页 |
| 1.3 SAR图像分类研究现状 | 第23-30页 |
| 1.3.1 SAR图像特征提取研究现状 | 第24-27页 |
| 1.3.2 SAR图像分类研究现状 | 第27-30页 |
| 1.4 深度学习研究现状 | 第30-35页 |
| 1.4.1 深度学习概述 | 第30-32页 |
| 1.4.2 深度学习在遥感图像中的研究现状 | 第32-35页 |
| 1.5 本文的主要研究内容与结构安排 | 第35-39页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第35-36页 |
| 1.5.2 结构安排 | 第36-39页 |
| 2 基于深度卷积自动编码网络的SAR图像分类 | 第39-66页 |
| 2.1 引言 | 第39-40页 |
| 2.2 堆叠自动编码器 | 第40-42页 |
| 2.3 基于深度卷积自动编码网络的特征提取 | 第42-47页 |
| 2.3.1 卷积层与尺度变换层 | 第42-43页 |
| 2.3.2 稀疏编码层 | 第43-47页 |
| 2.3.3 分类层与后处理层 | 第47页 |
| 2.4 基于权值融合表示分类器的分类 | 第47-52页 |
| 2.4.1 稀疏表示分类器 | 第48-50页 |
| 2.4.2 协同表示分类器 | 第50-51页 |
| 2.4.3 权值融合表示分类器 | 第51-52页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第52-65页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第52-54页 |
| 2.5.2 实验评价方法 | 第54-55页 |
| 2.5.3 实验参数分析 | 第55-57页 |
| 2.5.4 实验对比分析 | 第57-65页 |
| 2.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 3 基于深度监督收缩网络的SAR图像分类 | 第66-91页 |
| 3.1 引言 | 第66-67页 |
| 3.2 基于多尺度图像块特征提取模型的特征提取 | 第67-71页 |
| 3.2.1 灰度梯度共生矩阵 | 第68-69页 |
| 3.2.2 方向梯度直方图 | 第69-70页 |
| 3.2.3 多尺度图像块特征提取模型 | 第70-71页 |
| 3.3 基于深度监督收缩网络的分类 | 第71-74页 |
| 3.3.1 收缩自动编码器 | 第71-72页 |
| 3.3.2 深度监督收缩网络 | 第72-74页 |
| 3.4 基于空间平滑的分类后处理 | 第74-78页 |
| 3.4.1 图割模型 | 第76-77页 |
| 3.4.2 基于图割的空间平滑 | 第77-78页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第78-90页 |
| 3.5.1 特征提取结果分析 | 第78-80页 |
| 3.5.2 分类结果分析 | 第80-90页 |
| 3.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 4 基于深度循环编码网络的SAR图像分类 | 第91-116页 |
| 4.1 引言 | 第91-92页 |
| 4.2 循环神经网络 | 第92-93页 |
| 4.3 基于图像块循环神经网络的特征提取 | 第93-96页 |
| 4.3.1 长短时间记忆单元 | 第93-94页 |
| 4.3.2 图像块循环神经网络 | 第94-96页 |
| 4.4 基于非负Fisher约束编码网络的分类 | 第96-100页 |
| 4.4.1 Fisher判别分析 | 第97页 |
| 4.4.2 非负Fisher约束编码网络 | 第97-100页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第100-114页 |
| 4.5.1 特征提取结果分析 | 第100-105页 |
| 4.5.2 分类结果分析 | 第105-114页 |
| 4.6 本章小结 | 第114-116页 |
| 5 基于SAR图像的海洋养殖浮筏分类提取 | 第116-130页 |
| 5.1 引言 | 第116-117页 |
| 5.2 海洋养殖浮筏分类提取概述 | 第117-118页 |
| 5.3 基于SAR图像的海洋养殖浮筏分类提取 | 第118-122页 |
| 5.3.1 SAR图像预处理 | 第119-120页 |
| 5.3.2 SAR图像特征提取 | 第120-121页 |
| 5.3.3 养殖浮筏分类提取 | 第121-122页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第122-129页 |
| 5.4.1 研究区 | 第122页 |
| 5.4.2 实验设置 | 第122-123页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第123-129页 |
| 5.5 本章小结 | 第129-130页 |
| 6 结论与展望 | 第130-133页 |
| 6.1 结论 | 第130-131页 |
| 6.2 创新点 | 第131-132页 |
| 6.3 展望 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-143页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第143-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 作者简介 | 第149页 |
