| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 极化SAR图像地物分类的研究现状及存在问题 | 第17-21页 |
| 1.3 论文内容与结构 | 第21-24页 |
| 第二章 卷积神经网络和极化SAR图像理论基础 | 第24-30页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 卷积神经网络理论 | 第24-26页 |
| 2.2.1 卷积神经网络的研究背景 | 第24-25页 |
| 2.2.2 卷积神经网络的基础概念 | 第25-26页 |
| 2.3 极化SAR图像的理论基础 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于全卷积神经网络的极化SAR图像地物分类 | 第30-54页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 Pauli分解 | 第30-31页 |
| 3.3 全卷积神经网络模型 | 第31-33页 |
| 3.3.1 全卷积神经网络概述 | 第31-33页 |
| 3.3.2 上采样 | 第33页 |
| 3.3.3 跳跃级联结构 | 第33页 |
| 3.4 基于全卷积网络的极化SAR图像地物分类 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-53页 |
| 3.5.1 数据介绍与参数设置 | 第34-38页 |
| 3.5.2 SanFranciscoBay图像的结果展示和分析 | 第38-41页 |
| 3.5.3 Germany图像的结果展示和分析 | 第41-44页 |
| 3.5.4 Xi'an图像的结果展示和分析 | 第44-47页 |
| 3.5.5 AIRSAR_SanFrancisco图像的结果展示和分析 | 第47-50页 |
| 3.5.6 Flevoland_SmallPicture图像的结果展示和分析 | 第50-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于Pauli分解和散射变换的极化SAR图像地物分类 | 第54-76页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 散射网的基本思想 | 第54-55页 |
| 4.3 基于Pauli分解和散射变换的极化SAR图像地物分类 | 第55-60页 |
| 4.3.1 全卷积网络数据层特征结合 | 第55-56页 |
| 4.3.2 全卷积网络网络层特征结合 | 第56-58页 |
| 4.3.3 全卷积网络分类层特征结合 | 第58-60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-75页 |
| 4.4.1 SanFranciscoBay图像的结果展示和分析 | 第60-63页 |
| 4.4.2 Germany图像的结果展示和分析 | 第63-66页 |
| 4.4.3 Xi'an图像的结果展示和分析 | 第66-69页 |
| 4.4.4 AIRSAR_SanFrancisco图像的结果展示和分析 | 第69-72页 |
| 4.4.5 Flevoland_SmallPicture图像的结果展示和分析 | 第72-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 基于多特征结合的全卷积网络极化SAR图像地物分类 | 第76-92页 |
| 5.1 引言 | 第76页 |
| 5.2 Freeman分解 | 第76-77页 |
| 5.3 基于多特征结合的全卷积网络极化SAR图像地物分类 | 第77-79页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第79-91页 |
| 5.4.1 SanFranciscoBay图像的结果展示和分析 | 第80-82页 |
| 5.4.2 Germany图像的结果展示和分析 | 第82-84页 |
| 5.4.3 Xi'an图像的结果展示和分析 | 第84-86页 |
| 5.4.4 AIRSAR_SanFrancisco图像的结果展示和分析 | 第86-88页 |
| 5.4.5 Flevoland_SmallPicture图像的结果展示和分析 | 第88-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 总结 | 第92页 |
| 6.2 展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 作者简介 | 第102-103页 |
