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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

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