| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 极化SAR影像地物分类的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构 | 第18-21页 |
| 第二章 极化SAR理论基础 | 第21-27页 |
| 2.1 极化的表征 | 第21-22页 |
| 2.2 目标极化散射特性的表示 | 第22-24页 |
| 2.2.1 极化散射矩阵 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Stokes矩阵 | 第23-24页 |
| 2.2.3 极化相干矩阵和极化协方差矩阵 | 第24页 |
| 2.3 极化目标分解 | 第24-26页 |
| 2.3.1 Pauli分解 | 第25页 |
| 2.3.2 SDH分解 | 第25页 |
| 2.3.3 Cameron分解 | 第25页 |
| 2.3.4 Freeman-Durden分解 | 第25-26页 |
| 2.3.5 Yamaguchi分解 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于Wishart测度和SVM的极化SAR影像地物分类 | 第27-41页 |
| 3.0 引言 | 第27页 |
| 3.1 支持向量机原理 | 第27-30页 |
| 3.3 Wishart测度 | 第30-31页 |
| 3.4 基于Wishart测度和SVM的极化SAR影像地物分类 | 第31-34页 |
| 3.5 实验结果与对比分析 | 第34-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于K均值聚类和深度SVM的极化SAR影像地物分类 | 第41-57页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 K-SVM:基于K均值聚类的SVM | 第41-47页 |
| 4.2.1 K均值聚类 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于K均值聚类的SVM | 第42-47页 |
| 4.3 深度SVM | 第47-49页 |
| 4.4 基于K均值聚类和深度SVM的极化SAR影像地物分类 | 第49-50页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于纹理特征和深度SVM的极化SAR影像地物分类 | 第57-77页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 基于灰度共生矩阵纹理特征的提取 | 第57-61页 |
| 5.3 基于纹理特征和深度SVM的极化SAR影像地物分类 | 第61-62页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第62-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论和展望 | 第77-79页 |
| 6.1 研究结论 | 第77-78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85-86页 |
