| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·文章组织结构 | 第13-15页 |
| 2 全极化SAR 基本理论 | 第15-32页 |
| ·电磁波及其极化特性 | 第15-16页 |
| ·极化电磁波的表征 | 第16-21页 |
| ·极化椭圆 | 第16-17页 |
| ·Jones 矢量 | 第17-18页 |
| ·Stokes 矢量 | 第18-20页 |
| ·极化球 | 第20-21页 |
| ·目标极化散射特性的表征 | 第21-25页 |
| ·散射矩阵 | 第21-22页 |
| ·Stokes 矩阵与Muller 矩阵 | 第22-23页 |
| ·极化协方差矩阵和相干矩阵 | 第23-25页 |
| ·典型地物的极化散射特性 | 第25-27页 |
| ·极化合成 | 第27-30页 |
| ·极化特征图 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 3 变化检测方法 | 第32-47页 |
| ·变化检测流程 | 第32-35页 |
| ·图像预处理 | 第32页 |
| ·变化检测 | 第32-33页 |
| ·精度评价 | 第33-35页 |
| ·传统的变化检测方法 | 第35页 |
| ·基于统计假设检验理论的变化检测方法 | 第35-38页 |
| ·基于最优极化理论的变化检测方法 | 第38-42页 |
| ·最优极化理论 | 第38-40页 |
| ·最优极化理论在变化检测中的应用 | 第40-42页 |
| ·基于相对最优极化理论的变化检测方法 | 第42-46页 |
| ·相对最优极化理论 | 第42-44页 |
| ·相对最优极化理论在变化检测中的应用 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 变化信息提取 | 第47-54页 |
| ·基于最小错误率的贝叶斯决策理论 | 第47-48页 |
| ·基于广义高斯分布模型的EM 算法参数估计（GGM-EM） | 第48-51页 |
| ·广义高斯分布模型 | 第48-49页 |
| ·待定参数的初始化 | 第49页 |
| ·EM 参数估计算法 | 第49-51页 |
| ·概率松弛迭代算法 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 实验与分析 | 第54-63页 |
| ·数据介绍 | 第54-55页 |
| ·基于统计假设检验理论的变化检测方法 | 第55-57页 |
| ·基于最优极化理论的变化检测方法 | 第57-58页 |
| ·基于相对最优极化理论的变化检测方法 | 第58-59页 |
| ·传统变化检测方法 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 全极化SAR 数据变化检测软件 | 第63-66页 |
| 7 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 作者简历 | 第73-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74-75页 |