基于监视检测的高分SAR影像地物分类方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·合成孔径雷达及其图像介绍 | 第12页 |
| ·高分辨率 SAR 影像解译 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第14-16页 |
| ·国外研究现状及发展动态 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容与章节安排 | 第16-20页 |
| ·主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 监督分类基础 | 第20-35页 |
| ·本章概述 | 第20-21页 |
| ·机器学习基础理论 | 第21-23页 |
| ·基本概念 | 第21页 |
| ·线性分类器 | 第21-23页 |
| ·支持向量机 | 第23-28页 |
| ·问题描述 | 第23-25页 |
| ·非线性情况 | 第25-28页 |
| ·仅正样本分类器 | 第28-30页 |
| ·监视检测 | 第30-34页 |
| ·重初始化 | 第31-33页 |
| ·构建最终分类器 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于监视检测的地物分类方法 | 第35-48页 |
| ·本章概述 | 第35-37页 |
| ·先验知识的获取 | 第37-39页 |
| ·基本思想 | 第37页 |
| ·基于 SARMAT 的先验知识获取 | 第37-38页 |
| ·基于监视检测的先验知识分析 | 第38-39页 |
| ·图像表征 | 第39-42页 |
| ·核心分类器 | 第42-44页 |
| ·切片级提取器 | 第42-44页 |
| ·图像级提取器 | 第44页 |
| ·基于内容的相关性分析 | 第44-47页 |
| ·基于重叠切片的语义相关性分析 | 第44-45页 |
| ·语义相关性分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验与分析 | 第48-79页 |
| ·本章概述 | 第48页 |
| ·地物分类衡量指标 | 第48-50页 |
| ·仅正分类器的地物分类实现 | 第50-57页 |
| ·实验数据介绍 | 第50-52页 |
| ·实验流程与结果展示 | 第52-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·一类提取的地物分类实现 | 第57-67页 |
| ·实验数据介绍 | 第57-58页 |
| ·实验流程与结果展示 | 第58-66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-67页 |
| ·基于监视检测的一类提取地物分类实现 | 第67-77页 |
| ·实验数据介绍 | 第67-69页 |
| ·实验流程与结果展示 | 第69-77页 |
| ·实验结果分析 | 第77页 |
| ·实验综述分析 | 第77-79页 |
| 第五章 结束语 | 第79-82页 |
| ·主要工作与创新点 | 第79-80页 |
| ·后续研究工作 | 第80-82页 |
| ·提升一类提取框架的完备性 | 第80页 |
| ·正样本知识库的建立 | 第80-81页 |
| ·更多基于内容的相关性分析 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第86-89页 |
| 附录 | 第89页 |
