- 作 者：覃发超编著
- 出 版 社：北京：科学出版社
- 出版年份：2018
- ISBN：9787030556981
- 标注页数：103 页
- PDF页数：112 页
请阅读订购服务说明与试读!
订购服务说明
1、本站所有的书默认都是PDF格式，该格式图书只能阅读和打印，不能再次编辑。
2、除分上下册或者多册的情况下，一般PDF页数一定要大于标注页数才建议下单购买。【本资源112 ≥103页】
图书下载及付费说明
1、所有的电子图书为PDF格式，支持电脑、手机、平板等各类电子设备阅读；可以任意拷贝文件到不同的阅读设备里进行阅读。
2、电子图书在提交订单后一般半小时内处理完成,最晚48小时内处理完成。(非工作日购买会延迟)
3、所有的电子图书都是原书直接扫描方式制作而成。
第1章 绪论 1
1.1合成孔径雷达（SAR）概述 1
1.2极化SAR影像分类研究动态 2
1.3极化SAR影像分割研究动态 5
1.4本书内容和组织结构 8
1.4.1主要内容 8
1.4.2组织结构 9
第2章 极化SAR基本理论 11
2.1极化电磁波的表征 11
2.1.1极化椭圆 12
2.1.2 Jones矢量 13
2.1.3 Stokes矢量 14
2.2极化SAR数据的矩阵描述 15
2.2.1极化散射矩阵 15
2.2.2协方差矩阵与相干矩阵 16
2.2.3 Mueller矩阵 18
2.2.4 Stokes矩阵 19
2.3极化合成 20
2.4极化SAR数据的统计特性 21
2.4.1单极化SAR数据统计特性 22
2.4.2全极化SAR数据统计特性 25
2.5极化目标分解 27
2.5.1基本散射机制 28
2.5.2 Pauli分解 33
2.5.3 Cloude-Pottier分解 35
2.5.4 Freeman-Durden三分量分解 38
2.6本章小结 40
第3章 极化SAR影像超像素分割 41
3.1常用的超像素分割方法 42
3.1.1 Ncut分割 42
3.1.2 GBMS分割 46
3.2 PolSLIC超像素分割 50
3.2.1 SLIC算法 51
3.2.2 PolSLIC算法 53
3.3实验数据及其预处理 59
3.4分割效果评价 61
3.4.1与原始SLIC算法的比较 61
3.4.2与Ncut和GBMS算法的比较 64
3.5实验结论 67
3.6本章小结 68
第4章 面向对象的极化SAR影像分类 69
4.1常用的极化SAR分类器 70
4.1.1 Wishart最大似然分类器 70
4.1.2随机森林 71
4.2集成学习基本思想 73
4.2.1 Bagging方法 73
4.2.2 Boosting方法 74
4.3极化SARRBM-AdaBoost分类算法 76
4.3.1受限玻尔兹曼机 76
4.3.2自适应提升框架 78
4.3.3 RBM-AdaBoost算法 79
4.4实验数据及其预处理 80
4.5实验结果分析 82
4.5.1评价指标 82
4.5.2 RBM分类效果分析 82
4.5.3与其他方法的比较 86
4.6实验结论 89
4.7本章小结 90
参考文献 91
缩写索引 102