星载SAR与光学数据融合处理与应用关键技术研究
| 本文主要的创新点 | 第5-10页 |
| 摘要 | 第10-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第17-32页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状与趋势 | 第18-28页 |
| 1.2.1 星载平台与对地观测 | 第18-21页 |
| 1.2.2 SAR数据处理与应用 | 第21-22页 |
| 1.2.3 光学数据处理与应用 | 第22-23页 |
| 1.2.4 两类数据的融合处理与应用 | 第23-28页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第28-31页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第31-32页 |
| 第二章 SAR与光学数据融合处理技术原理 | 第32-53页 |
| 2.1 数据配准技术原理 | 第32-37页 |
| 2.1.1 配准策略与准则 | 第32-33页 |
| 2.1.2 影像匹配 | 第33-34页 |
| 2.1.3 配准模型与粗差处理 | 第34-37页 |
| 2.2 SAR与InSAR的技术原理 | 第37-47页 |
| 2.2.1 雷达构像方程 | 第38-42页 |
| 2.2.2 InSAR原理 | 第42-43页 |
| 2.2.3 InSAR相位解缠 | 第43-47页 |
| 2.3 DEM提取融合技术原理 | 第47-51页 |
| 2.3.1 InSAR技术中的DEM提取原理 | 第47-49页 |
| 2.3.2 光学立体影像对的DEM提取原理 | 第49-50页 |
| 2.3.3 DEM融合原理 | 第50-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于局部样条函数与矢量面元的配准方法 | 第53-72页 |
| 3.1 SAR与光学数据配准分析 | 第53-57页 |
| 3.1.1 数据特点 | 第53-55页 |
| 3.1.2 配准要求 | 第55-56页 |
| 3.1.3 配准设计 | 第56-57页 |
| 3.2 RoLSV算法 | 第57-63页 |
| 3.2.1 匹配初值模型 | 第57-60页 |
| 3.2.2 特征相关的粗配准 | 第60页 |
| 3.2.3 局部样条函数 | 第60-62页 |
| 3.2.4 局部矢量面元 | 第62-63页 |
| 3.3 试验与分析 | 第63-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 InSAR提取DEM的质量分析与融合 | 第72-91页 |
| 4.1 InSAR相位缠绕的质量分析 | 第72-77页 |
| 4.1.1 主流的相位缠绕质量分析 | 第73-75页 |
| 4.1.2 等效中心投影模型下的质量分析 | 第75-77页 |
| 4.2 SRTM参考的相位解缠算法流程 | 第77-78页 |
| 4.3 两类DEM的融合算法流程 | 第78-80页 |
| 4.4 试验与分析 | 第80-90页 |
| 4.4.1 实验数据介绍 | 第80-81页 |
| 4.4.2 几何引起的相位缠绕质量分析 | 第81-83页 |
| 4.4.3 DEM两种提取方法对比 | 第83-87页 |
| 4.4.4 DEM融合算法验证 | 第87-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 SAR与光学数据融合应用的实例 | 第91-113页 |
| 5.1 云区自动化判读实例 | 第91-101页 |
| 5.1.1 云区自动化判读的应用分析 | 第91-93页 |
| 5.1.2 云区自动化判读的算法流程 | 第93-96页 |
| 5.1.3 云区自动化判读实践与总结 | 第96-101页 |
| 5.2 农作物覆被半自动化判读实例 | 第101-112页 |
| 5.2.1 农作物覆被半自动化判读的应用分析 | 第102-103页 |
| 5.2.2 农作物覆被半自动化判读的算法流程 | 第103-106页 |
| 5.2.3 农作物覆被半自动化判读的实践与总结 | 第106-112页 |
| 5.3 本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 研究总结与展望 | 第113-117页 |
| 6.1 研究总结与创新之处 | 第113-115页 |
| 6.2 研究展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-126页 |
| 攻读博士期间的科研成果 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128页 |
