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星载SAR与光学数据融合处理与应用关键技术研究
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星载SAR与光学数据融合处理与应用关键技术研究
论文目录
本文主要的创新点
第1-10页
摘要
第10-13页
Abstract
第13-17页
第一章 绪论
第17-32页
1.1 研究背景与意义
第17-18页
1.2 国内外研究现状与趋势
第18-28页
1.2.1 星载平台与对地观测
第18-21页
1.2.2 SAR数据处理与应用
第21-22页
1.2.3 光学数据处理与应用
第22-23页
1.2.4 两类数据的融合处理与应用
第23-28页
1.3 主要研究内容与技术路线
第28-31页
1.4 论文组织结构
第31-32页
第二章 SAR与光学数据融合处理技术原理
第32-53页
2.1 数据配准技术原理
第32-37页
2.1.1 配准策略与准则
第32-33页
2.1.2 影像匹配
第33-34页
2.1.3 配准模型与粗差处理
第34-37页
2.2 SAR与InSAR的技术原理
第37-47页
2.2.1 雷达构像方程
第38-42页
2.2.2 InSAR原理
第42-43页
2.2.3 InSAR相位解缠
第43-47页
2.3 DEM提取融合技术原理
第47-51页
2.3.1 InSAR技术中的DEM提取原理
第47-49页
2.3.2 光学立体影像对的DEM提取原理
第49-50页
2.3.3 DEM融合原理
第50-51页
2.4 本章小结
第51-53页
第三章 基于局部样条函数与矢量面元的配准方法
第53-72页
3.1 SAR与光学数据配准分析
第53-57页
3.1.1 数据特点
第53-55页
3.1.2 配准要求
第55-56页
3.1.3 配准设计
第56-57页
3.2 RoLSV算法
第57-63页
3.2.1 匹配初值模型
第57-60页
3.2.2 特征相关的粗配准
第60页
3.2.3 局部样条函数
第60-62页
3.2.4 局部矢量面元
第62-63页
3.3 试验与分析
第63-70页
3.4 本章小结
第70-72页
第四章 InSAR提取DEM的质量分析与融合
第72-91页
4.1 InSAR相位缠绕的质量分析
第72-77页
4.1.1 主流的相位缠绕质量分析
第73-75页
4.1.2 等效中心投影模型下的质量分析
第75-77页
4.2 SRTM参考的相位解缠算法流程
第77-78页
4.3 两类DEM的融合算法流程
第78-80页
4.4 试验与分析
第80-90页
4.4.1 实验数据介绍
第80-81页
4.4.2 几何引起的相位缠绕质量分析
第81-83页
4.4.3 DEM两种提取方法对比
第83-87页
4.4.4 DEM融合算法验证
第87-90页
4.5 本章小结
第90-91页
第五章 SAR与光学数据融合应用的实例
第91-113页
5.1 云区自动化判读实例
第91-101页
5.1.1 云区自动化判读的应用分析
第91-93页
5.1.2 云区自动化判读的算法流程
第93-96页
5.1.3 云区自动化判读实践与总结
第96-101页
5.2 农作物覆被半自动化判读实例
第101-112页
5.2.1 农作物覆被半自动化判读的应用分析
第102-103页
5.2.2 农作物覆被半自动化判读的算法流程
第103-106页
5.2.3 农作物覆被半自动化判读的实践与总结
第106-112页
5.3 本章小结
第112-113页
第六章 研究总结与展望
第113-117页
6.1 研究总结与创新之处
第113-115页
6.2 研究展望
第115-117页
参考文献
第117-126页
攻读博士期间的科研成果
第126-128页
致谢
第128页
本篇论文共
128
页,
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。
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