| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8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 研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 极化SAR数据分类方法现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 极化SAR相干斑抑制研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 极化SAR图像分类研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要内容及其安排 | 第19-21页 |
| 第二章 极化SAR的散射机理及其数据表示形式 | 第21-31页 |
| 2.1 极化的表征 | 第21-22页 |
| 2.2 微波的几种散射机理介绍 | 第22-23页 |
| 2.3 散射体的极化表示 | 第23-26页 |
| 2.4 极化数据的分解方式 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于面向对象和SVM的极化SAR分类 | 第31-45页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 面向对象方法模型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 极化异质度 | 第32-33页 |
| 3.2.2 形状异质度 | 第33-34页 |
| 3.2.3 区域融合 | 第34页 |
| 3.3 SVM方法的模型 | 第34-37页 |
| 3.3.1 线性分类器 | 第35-36页 |
| 3.3.2 非线性分类器 | 第36页 |
| 3.3.3 多分类器 | 第36-37页 |
| 3.4 面向对象SVM算法的基本思想和实现策略 | 第37-39页 |
| 3.4.1 二次分类技术 | 第37页 |
| 3.4.2 分类方法的步骤 | 第37-39页 |
| 3.5 实验结果及其分析 | 第39-44页 |
| 3.5.1 Flevoland地区1989年实验结果 | 第39-42页 |
| 3.5.2 Flevoland地区1991年实验结果 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于面向对象和谱聚类的极化SAR分类 | 第45-63页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 谱聚类的模型 | 第46-48页 |
| 4.3 多类谱聚类模型 | 第48页 |
| 4.4 计算复杂度的约减 | 第48-50页 |
| 4.5 复Wishart分类 | 第50-52页 |
| 4.6 面向对象谱聚类算法的基本思想和实现策略 | 第52-56页 |
| 4.6.1 参数的设定 | 第53页 |
| 4.6.2 算法的整体框架及其步骤 | 第53-56页 |
| 4.7 实验结果及其分析 | 第56-63页 |
| 4.7.1 Flevoland地区1989年实验结果 | 第56-59页 |
| 4.7.2 Flevoland地区1991年实验结果 | 第59-63页 |
| 第五章 基于支持向量机和谱聚类的极化SAR分类 | 第63-73页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 谱聚类及其面临的问题 | 第63页 |
| 5.3 基于支持向量积和谱聚类的极化SAR分类 | 第63-65页 |
| 5.4 实验结果及其分析 | 第65-72页 |
| 5.4.1 Flevoland地区1989年实验结果 | 第65-68页 |
| 5.4.2 Flevoland地区1991年实验结果 | 第68-71页 |
| 5.4.3 Statlog(德国信用数据)数据集(UCI)的segment数据 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究结论 | 第73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
| 1.基本情况 | 第81页 |
| 2.教育背景 | 第81页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第81-82页 |
