| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本论文的主要内容和安排 | 第16-18页 |
| 第二章 极化SAR理论基础 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 极化表征 | 第18-21页 |
| 2.2.1 电磁波及其极化 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Stokes矢量表述方法 | 第20页 |
| 2.2.3 Jones矢量表述方法 | 第20-21页 |
| 2.3 极化SAR数据的表述方法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 极化散射矩阵 | 第21-22页 |
| 2.3.2 极化相干矩阵和协方差矩阵 | 第22-23页 |
| 2.4 极化目标分解理论 | 第23-27页 |
| 2.4.1 相干目标分解 | 第23-25页 |
| 2.4.2 非相干目标分解 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 高分辨率极化SAR图像分类中的特征提取方法研究 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 极化特征的提取与构建 | 第29-30页 |
| 3.3 引入空间特征 | 第30-36页 |
| 3.3.1 Gabor特征 | 第31-33页 |
| 3.3.2 MP特征 | 第33-34页 |
| 3.3.3 AP特征 | 第34-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 高分辨率极化SAR图像分类中的降维方法研究 | 第46-63页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 降维理论基础 | 第47-50页 |
| 4.2.1 线性降维 | 第47-48页 |
| 4.2.2 非线性降维 | 第48-50页 |
| 4.3 保局辨别分析方法 | 第50-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 高分辨率极化SAR图像分类中的信息融合方法研究 | 第63-78页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 基于特征级的融合方法 | 第63-65页 |
| 5.2.1 矢量叠加 | 第64页 |
| 5.2.2 复合核函数 | 第64-65页 |
| 5.3 基于决策级的融合方法 | 第65-67页 |
| 5.3.1 均值融合 | 第65-66页 |
| 5.3.2 改进的自适应均值融合 | 第66-67页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第67-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
