| 作者简历 | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第15-20页 |
| 1.2.1 基于多时相SAR图像的建筑物损毁评估 | 第15-17页 |
| 1.2.2 基于灾后单时相SAR图像的建筑物损毁评估 | 第17-20页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 SAR基础理论 | 第23-33页 |
| 2.1 SAR图像主要特点 | 第23-25页 |
| 2.1.1 侧视成像的几何特征 | 第23-24页 |
| 2.1.2 相干斑噪声 | 第24-25页 |
| 2.2 SAR数据的表征 | 第25-29页 |
| 2.2.1 全极化SAR | 第25-28页 |
| 2.2.2 双极化SAR | 第28页 |
| 2.2.3 简缩极化SAR | 第28-29页 |
| 2.3 极化目标分解 | 第29-31页 |
| 2.3.1 Cloude分解 | 第29-31页 |
| 2.3.2 Freeman分解 | 第31页 |
| 2.4 SAR图像的统计分布建模 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 利用改进Freeman分解的PolSAR倒塌建筑物提取 | 第33-41页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 改进Freeman分解 | 第33-35页 |
| 3.2.1 区分建筑区和非建筑区 | 第34页 |
| 3.2.2 去取向处理 | 第34-35页 |
| 3.2.3 优化分解模型 | 第35页 |
| 3.3 倒塌建筑物提取 | 第35-36页 |
| 3.4 实验与分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 用于区分倒塌和完好建筑物的SAR图像统计纹理特征 | 第41-54页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 基于G~0分布纹理参数的纹理特征G0-para的提取 | 第42-45页 |
| 4.2.1 SAR图像G~0分布模型 | 第42-43页 |
| 4.2.2 G~0分布纹理参数估算 | 第43-44页 |
| 4.2.3 纹理特征提取 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第45-49页 |
| 4.4 讨论 | 第49-52页 |
| 4.4.1 SAR图像极化模式对G0-para区分倒塌和完好建筑物的影响 | 第49-51页 |
| 4.4.2 G0-para估算窗口大小对倒塌和完好建筑物区分的影响 | 第51-52页 |
| 4.4.3 误差及不确定性分析 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于PolSAR统计模型纹理参数的建筑物损毁评估 | 第54-72页 |
| 5.1 引言 | 第54-55页 |
| 5.2 基于PolSAR统计模型纹理参数的纹理特征提取 | 第55-59页 |
| 5.2.1 PolSAR图像统计模型 | 第55-56页 |
| 5.2.2 PolSAR统计模型纹理参数估算 | 第56-58页 |
| 5.2.3 纹理特征提取 | 第58-59页 |
| 5.3 利用提出的纹理特征的建筑物损毁评估 | 第59-60页 |
| 5.3.1 完好建筑和倒塌建筑区分 | 第59-60页 |
| 5.3.2 建筑区损毁等级划分 | 第60页 |
| 5.4 利用PolSAR统计模型纹理参数的建筑物损毁评估流程 | 第60-61页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第61-67页 |
| 5.6 讨论 | 第67-71页 |
| 5.6.1 统计模型及纹理参数估算方法的选择 | 第67-68页 |
| 5.6.2 纹理参数估算窗口大小对建筑物损毁评估结果的影响 | 第68-69页 |
| 5.6.3 区分倒塌和完好建筑物的阈值对建筑物损毁评估结果的影响 | 第69-70页 |
| 5.6.4 误差及不确定性分析 | 第70-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
