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星载InSAR问题区域检测技术研究以及工程化实现 |
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论文目录 |
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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 研究现状与发展趋势 | 第17-19页 | 1.3 论文工作及内容安排 | 第19-20页 | 第二章 问题区域的形成与特性分析 | 第20-34页 | 2.1 引言 | 第20页 | 2.2 SAR图像问题区域的形成 | 第20-24页 | 2.2.1 SAR成像的基本原理 | 第20-21页 | 2.2.2 SAR图像的影像特征 | 第21-22页 | 2.2.3 SAR图像问题区域的形成 | 第22-24页 | 2.3 问题区域对InSAR处理的影响 | 第24-29页 | 2.3.1 InSAR测高的基本原理 | 第24-25页 | 2.3.2 InSAR处理关键步骤 | 第25-27页 | 2.3.3 InSAR信号的相干性分析 | 第27-29页 | 2.3.4 问题区域对InSAR处理的影响 | 第29页 | 2.4 问题区域的特性分析 | 第29-32页 | 2.4.1 问题区域的强度特性分析 | 第29-30页 | 2.4.2 问题区域的相干特性分析 | 第30-32页 | 2.5 本章小结 | 第32-34页 | 第三章 基于粗略-精细阈值估计的问题区域检测方法 | 第34-50页 | 3.1 引言 | 第34页 | 3.2 SAR图像数据预处理 | 第34-42页 | 3.2.1 相干斑滤波 | 第35-36页 | 3.2.2 数据归一化 | 第36-39页 | 3.2.3 数据灰度化 | 第39-40页 | 3.2.4 SAR图像分块处理 | 第40-42页 | 3.3 基于粗略-精细的阈值估计方法 | 第42-45页 | 3.3.1 原始Otsu阈值估计算法 | 第42-43页 | 3.3.2 递归Otsu阈值估计算法 | 第43-45页 | 3.3.3 基于粗略-精细阈值估计的问题区域检测方法 | 第45页 | 3.4 检测结果分析 | 第45-48页 | 3.5 本章小结 | 第48-50页 | 第四章 基于多重信息联合的问题区域检测方法 | 第50-70页 | 4.1 引言 | 第50页 | 4.2 基于先验DEM信息和成像几何的问题区域检测方法 | 第50-55页 | 4.2.1 阴影区域检测 | 第50-52页 | 4.2.2 叠掩区域检测 | 第52-55页 | 4.3 基于InSAR干涉信息的问题区域检测方法 | 第55-60页 | 4.3.1 基于相干系数信息的阴影和水域检测 | 第55-58页 | 4.3.2 基于干涉相位梯度信息的叠掩区域检测 | 第58-60页 | 4.4 基于多重信息联合的问题区域检测方法 | 第60-68页 | 4.4.1 阴影区域检测 | 第61-63页 | 4.4.2 水域检测 | 第63-65页 | 4.4.3 叠掩区域检测 | 第65-66页 | 4.4.4 检测结果评估 | 第66-68页 | 4.5 本章小结 | 第68-70页 | 第五章 问题区域检测工程化实现 | 第70-78页 | 5.1 引言 | 第70页 | 5.2 界面设置 | 第70-73页 | 5.2.1 输入数据 | 第70-71页 | 5.2.2 参数设置 | 第71-72页 | 5.2.3 输出数据 | 第72-73页 | 5.3 实测数据测试 | 第73-76页 | 5.4 本章小结 | 第76-78页 | 第六章 总结与展望 | 第78-80页 | 6.1 工作总结 | 第78-79页 | 6.2 工作前景展望 | 第79-80页 | 参考文献 | 第80-84页 | 致谢 | 第84-86页 | 作者简介 | 第86-87页 |
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