| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·研究的目的、意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第13-23页 |
| ·基于统计特性的极化 SAR 图像分类 | 第14-17页 |
| ·基于物理散射特性的极化 SAR 图像分类 | 第17-19页 |
| ·统计特性和物理散射特性相结合的极化 SAR 图像分类 | 第19-20页 |
| ·特征选择方法概述 | 第20-23页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第23-24页 |
| ·研究目标 | 第23-24页 |
| ·研究内容 | 第24页 |
| ·技术路线 | 第24-25页 |
| ·论文结构 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 实验区及数据预处理 | 第27-42页 |
| ·实验区概况 | 第27-28页 |
| ·实验区数据的获取 | 第28-31页 |
| ·SAR 数据 | 第28-29页 |
| ·SPOT-5 数据 | 第29-30页 |
| ·地面实况数据 | 第30-31页 |
| ·数据预处理 | 第31-41页 |
| ·SAR 影像之间的配准 | 第31-32页 |
| ·斑点噪声滤波 | 第32-33页 |
| ·极化方位角补偿 | 第33-35页 |
| ·极化特征提取 | 第35-37页 |
| ·极化特征的几何校正 | 第37-40页 |
| ·选取样本 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于 SVM 的 POLSAR 影像土地覆盖分类方法研究 | 第42-101页 |
| ·分类系统 | 第42-45页 |
| ·SVM 基本原理 | 第45-47页 |
| ·特征选择方法 | 第47-55页 |
| ·基于知识的选择特征方法 | 第47-48页 |
| ·基于穷举法与测试精度相结合的特征选择方法 | 第48-55页 |
| ·基于 SVM 的分类结果与分析 | 第55-86页 |
| ·7月份 POLSAR 影像分类结果与分析 | 第56-68页 |
| ·10 月份 POLSAR 影像分类结果与分析 | 第68-77页 |
| ·多时相 POLSAR 影像分类结果与分析 | 第77-86页 |
| ·基于最大似然法的多时相 POLSAR 影像分类 | 第86-99页 |
| ·基于穷举法与测试精度相结合的特征选择方法结果与分析 | 第88-90页 |
| ·基于知识的特征选择方法结果与分析 | 第90-93页 |
| ·无特征选择方法结果与分析 | 第93-99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 第四章 结论及讨论 | 第101-103页 |
| ·结论 | 第101页 |
| ·讨论 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-110页 |
| 在读期间的学术研究 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 摘要 | 第112-113页 |
