| 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12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 极化SAR图像分类方法及发展现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要内容与安排 | 第18-20页 |
| 第二章 深度学习理论基础 | 第20-30页 |
| 2.1 深度学习的发展历程 | 第20-22页 |
| 2.2 深度学习的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.3 深度学习的常见模型 | 第23-28页 |
| 2.3.1 自动编码器（AE） | 第23-24页 |
| 2.3.2 限制玻尔兹曼机（RBM） | 第24-25页 |
| 2.3.3 深度置信网（DBN） | 第25-26页 |
| 2.3.4 卷积神经网络(CNN) | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法 | 第30-52页 |
| 3.1 背景与相关工作 | 第30-33页 |
| 3.1.1 极化SAR数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 稀疏滤波 | 第31-33页 |
| 3.2 基于稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 深度稀疏滤波网络 | 第34-35页 |
| 3.2.2 近邻保持正则项 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法 | 第36-38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-51页 |
| 3.3.1 仿真数据实验 | 第40-43页 |
| 3.3.2 荷兰Flevoland地区的AIRSAR数据实验结果 | 第43-44页 |
| 3.3.3 荷兰Flevoland地区子图的实验结果 | 第44-46页 |
| 3.3.4 San Francisco地区的RADARSAT-2 数据实验结果 | 第46-48页 |
| 3.3.5 Foloum地区的EMISAR数据实验结果 | 第48-49页 |
| 3.3.6 西安地区的RADARSAT-2 数据实验结果 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于距离度量学习的深度学习方法 | 第52-72页 |
| 4.1 距离度量学习 | 第52-53页 |
| 4.2 大边界近邻算法 | 第53-55页 |
| 4.3 基于距离度量学习的深度学习方法 | 第55-58页 |
| 4.3.1 半监督大边界近邻算法 | 第55-56页 |
| 4.3.2 空间信息 | 第56-57页 |
| 4.3.3 基于距离度量学习的深度学习方法 | 第57-58页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第58-70页 |
| 4.4.1 仿真数据实验 | 第59-62页 |
| 4.4.2 荷兰Flevoland地区的AIRSAR数据实验结果 | 第62-64页 |
| 4.4.3 荷兰Flevoland地区子图的实验结果 | 第64-65页 |
| 4.4.4 San Francisco地区的RADARSAT-2 数据实验结果 | 第65-67页 |
| 4.4.5 Foloum地区的EMISAR数据实验结果 | 第67-69页 |
| 4.4.6 西安地区的RADARSAT-2 数据实验结果 | 第69-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于半监督卷积神经网络的极化SAR地物分类方法 | 第72-88页 |
| 5.1 基于半监督卷积神经网络的极化SAR地物分类 | 第72-77页 |
| 5.1.1 空间信息 | 第72-74页 |
| 5.1.2 非监督预训练 | 第74-75页 |
| 5.1.3 网络结构与训练方法 | 第75-77页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第77-86页 |
| 5.2.1 仿真数据实验 | 第77-79页 |
| 5.2.2 荷兰Flevoland地区的AIRSAR数据实验结果 | 第79-81页 |
| 5.2.3 荷兰Flevoland地区子图的实验结果 | 第81-82页 |
| 5.2.4 San Francisco地区的RADARSAT-2 数据实验结果 | 第82-84页 |
| 5.2.5 西安地区的RADARSAT-2 数据实验结果 | 第84-86页 |
| 5.3 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 论文总结 | 第88页 |
| 6.2 工作展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 作者简介 | 第98-99页 |
