| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·全极化SAR数据非监督分类概述 | 第18-20页 |
| ·全极化SAR数据非监督分类领域的发展现状 | 第20-26页 |
| ·本文的研究方法和研究重点 | 第26-28页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-33页 |
| 第二章 全极化SAR数据非监督分类基本理论 | 第33-53页 |
| ·SAR数据的特点 | 第33-36页 |
| ·SAR的空间分辨率 | 第33-34页 |
| ·相干斑 | 第34页 |
| ·波长 | 第34-35页 |
| ·极化 | 第35页 |
| ·定标 | 第35-36页 |
| ·地形影响 | 第36页 |
| ·极化的基本理论 | 第36-44页 |
| ·波的性质和极化 | 第37-41页 |
| ·基本场方程和平面波 | 第37-39页 |
| ·波的极化 | 第39-40页 |
| ·极化的矢量表示 | 第40-41页 |
| ·散射的极化描述 | 第41-44页 |
| ·散射矩阵 | 第41-42页 |
| ·相干矩阵 | 第42-44页 |
| ·全极化SAR数据非监督分类基本方法 | 第44-52页 |
| ·数据要求 | 第46页 |
| ·相干斑滤波 | 第46-47页 |
| ·目标分解 | 第47页 |
| ·初始化 | 第47-48页 |
| ·聚类 | 第48-50页 |
| ·N-维阈值算法 | 第49-50页 |
| ·最大似然准则算法 | 第50页 |
| ·区域合并 | 第50-51页 |
| ·分类结果评估 | 第51-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 第三章 改进的Cloude-Pottier目标分解方法 | 第53-77页 |
| ·Cloude-Pottier目标分解 | 第53-57页 |
| ·极化总功率SPAN的引入 | 第57-58页 |
| ·SPAN与H/α/A的对比实验 | 第58-62页 |
| ·实验方案设计 | 第58-59页 |
| ·实验数据 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-62页 |
| ·改进的Cloude-Pottier分解算法 | 第62-69页 |
| ·HSV变换 | 第66-67页 |
| ·HSL变换 | 第67页 |
| ·IHSL变换 | 第67-69页 |
| ·使用H/α/SPAN和H/α/A的改进的Cloude-Pottier分解的对比实验 | 第69-71页 |
| ·实验方案设计 | 第69页 |
| ·实验数据 | 第69-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-71页 |
| ·引入HSV,HSL和IHSL变换的改进的Cloude-Pottier分解的对比实验 | 第71-75页 |
| ·实验方案设计 | 第71-72页 |
| ·实验数据 | 第72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-75页 |
| ·结论 | 第75-77页 |
| 第四章 Wishart SPAN/H/α非监督分类 | 第77-97页 |
| ·H/α非监督分类 | 第77-80页 |
| ·Wishart H/α非监督分类 | 第80-82页 |
| ·Wishart H/α/A非监督分类算法分析 | 第82-84页 |
| ·全极化SAR数据Wishart SPAN/H/α非监督分类 | 第84-86页 |
| ·分类算法采用不同的SPAN/H/α组合的对比实验 | 第86-91页 |
| ·实验方案设计 | 第86-87页 |
| ·实验数据 | 第87-88页 |
| ·实验结果及分析 | 第88-91页 |
| ·Wishart H/α/A和Wishart SPAN/H/α非监督分类的对比实验 | 第91-94页 |
| ·实验方案设计 | 第91-92页 |
| ·实验数据 | 第92页 |
| ·实验结果及分析 | 第92-94页 |
| ·结论 | 第94-97页 |
| 第五章 Wishart SPAN/H/α/A非监督分类 | 第97-111页 |
| ·Wishart SPAN/H/α/A非监督分类算法 | 第98-100页 |
| ·基于Wishart检验统计的区域合并算法 | 第100-103页 |
| ·Wishart H/α/A和Wishart SPAN/H/α/A非监督分类的对比实验 | 第103-106页 |
| ·实验方案设计 | 第103页 |
| ·实验数据 | 第103-104页 |
| ·实验结果及分析 | 第104-106页 |
| ·聚合的层次聚类算法得到不同类别数的分类结果的对比实验 | 第106-107页 |
| ·实验方案设计 | 第106页 |
| ·实验数据 | 第106-107页 |
| ·实验结果及分析 | 第107页 |
| ·结论 | 第107-111页 |
| 第六章 带类别数估计的Wishart SPAN/H/α/A非监督分类 | 第111-125页 |
| ·蒙特卡洛交叉验证(MCCV) | 第112-117页 |
| ·带类别数估计的Wishart SPAN/H/α/A非监督分类算法 | 第117页 |
| ·交叉验证似然值的统计特性分析 | 第117-121页 |
| ·实验方案设计 | 第117-118页 |
| ·实验数据 | 第118页 |
| ·实验结果及分析 | 第118-121页 |
| ·用蒙特卡洛交叉验证进行分类器的评估 | 第121-123页 |
| ·实验方案设计 | 第121页 |
| ·实验数据 | 第121页 |
| ·实验结果及分析 | 第121-123页 |
| ·结论 | 第123-125页 |
| 第七章 总结和展望 | 第125-129页 |
| 参考文献 | 第129-147页 |
| 攻读博士期间发表的论文及研究成果 | 第147-149页 |
| 简历 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
