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基于Sentinel-1数据的北极海冰提取及分类研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 引言第12-20页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 合成孔径雷达系统第13-14页
        1.2.2 SAR海冰参数提取研究进展第14-16页
        1.2.3 SAR海冰分类研究进展第16-17页
    1.3 研究内容和章节安排第17-20页
第2章 SAR数据及研究区介绍第20-37页
    2.1 SAR成像基本原理第20页
    2.2 Sentinel-1介绍第20-25页
        2.2.1 基本概况第20-22页
        2.2.2 成像模式第22-23页
        2.2.3 数据产品第23-25页
    2.3 研究区介绍第25-26页
    2.4 数据预处理第26-37页
        2.4.1 整体流程第27-29页
        2.4.2 滤波方法第29-32页
        2.4.3 滤波效果评价指标第32-33页
        2.4.4 滤波算法评价第33-37页
第3章 海冰信息提取第37-57页
    3.1 SAR海冰基本原理及海冰提取方法第37-40页
        3.1.1 SAR海冰基本原理第37-38页
        3.1.2 海冰提取方法第38-40页
    3.2 海冰分布参数第40-45页
        3.2.1 海冰分布参数提取第40-41页
        3.2.2 密集度子区划分第41-42页
        3.2.3 密集度产品比较第42-45页
    3.3 密集度变化规律分析第45-50页
        3.3.1 2015~2017年月平均海冰密集度变化规律分析第45-48页
        3.3.2 2015~2017年同时段的海冰密集度变化规律分析第48-50页
    3.4 海冰特征参数提取及变化规律分析第50-57页
        3.4.1 流冰区裁剪第50-51页
        3.4.2 形态学修复第51-52页
        3.4.3 海冰标记及定位第52-53页
        3.4.4 海冰特征参数提取第53-54页
        3.4.5 特征参数变化规律分析第54-57页
第4章 基于纹理特征的海冰分类第57-70页
    4.1 SAR海冰分类原理第57-59页
        4.1.1 海冰类型的划分第57-58页
        4.1.2 CIS冰况图第58-59页
    4.2 SAR海冰纹理特征分析第59-64页
        4.2.1 基于GLCM的纹理特征提取原理第59-61页
        4.2.2 参数选取及纹理特征分析第61-64页
    4.3 基于SVM的海冰分类第64-70页
        4.3.1 SVM基本理论第64-65页
        4.3.2 海冰分类第65-70页
第5章 总结与展望第70-74页
    5.1 论文主要工作第70-71页
    5.2 不足之处与展望第71-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-82页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第82页

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