書馨卡幫你省薪 2024個人購書報告 2024中圖網(wǎng)年度報告
歡迎光臨中圖網(wǎng) 請 | 注冊
> >>
空間微波遙感研究與應(yīng)用叢書極化雷達理論與遙感應(yīng)用

空間微波遙感研究與應(yīng)用叢書極化雷達理論與遙感應(yīng)用

出版社：科學(xué)出版社出版時間：2020-04-01
開本： 其他 頁數(shù)： 324
中 圖 價:¥114.8(5.8折) 定價  ¥198.0 登錄后可看到會員價
加入購物車 收藏
運費6元，滿39元免運費
?新疆、西藏除外
本類五星書更多>
買過本商品的人還買了

空間微波遙感研究與應(yīng)用叢書極化雷達理論與遙感應(yīng)用 版權(quán)信息

空間微波遙感研究與應(yīng)用叢書極化雷達理論與遙感應(yīng)用 本書特色

極化雷達理論與遙感應(yīng)用是空天信息科學(xué)應(yīng)用中的一個重要方向。本書從極化雷達理論的基本概念入手，深入淺出地介紹了極化雷達的基本理論和作者近年來在該領(lǐng)域的研究成果。 在**極化理論中，引入了極化共零點、等功率曲線等新概念；在目標極化特征提取中，提出了相似性參數(shù)、基于極化比的目標分解方法等；在圖像濾波方面，提出了等效視數(shù)估計新方法；在極化對比增強方面，提出了極化對比增強優(yōu)化的數(shù)值解法，建立了廣義極化對比增強模型；在目標檢測方面，介紹了溢油、艦船、機場、港口、橋梁和道路等典型目標的檢測方法。還介紹了作者在緊致極化SAR圖像應(yīng)用研究中的相關(guān)工作。

空間微波遙感研究與應(yīng)用叢書極化雷達理論與遙感應(yīng)用 內(nèi)容簡介

極化雷達理論與遙感應(yīng)用是空天信息科學(xué)應(yīng)用中的一個重要方向。本書從極化雷達理論的基本概念入手，深入淺出地介紹了極化雷達的基本理論和作者近年來在該領(lǐng)域的研究成果。在**極化理論中，引入了極化共零點、等功率曲線等新概念；在目標極化特征提取中，提出了相似性參數(shù)、基于極化比的目標分解方法等；在圖像濾波方面，提出了等效視數(shù)估計新方法；在極化對比增強方面，提出了極化對比增強優(yōu)化的數(shù)值解法，建立了廣義極化對比增強模型；在目標檢測方面，介紹了溢油、艦船、機場、港口、橋梁和道路等典型目標的檢測方法。還介紹了作者在緊致極化SAR圖像應(yīng)用研究中的相關(guān)工作。

空間微波遙感研究與應(yīng)用叢書極化雷達理論與遙感應(yīng)用 目錄

叢書序 前言 本書主要符號對照表 第1章 雷達J化理論及其應(yīng)用概述 1 1.1 J化雷達的簡史 1 1.2 J化SAR簡史 5 1.3 J化SAR的應(yīng)用 7 1.3.1 濾波 8 1.3.2 目標散射特征的提取 9 1.3.3 J化對比增強 10 1.3.4 目標分類 11 1.3.5 目標檢測 12 1.4 本書的安排 13 參考文獻 13 第2章 J化基本概念和基本原理 41 2.1 J化狀態(tài)表示 41 2.2 J化比 45 2.3 Stokes矢量 46 2.4 坐標系統(tǒng) 48 2.5 Sinclair散射矩陣 49 2.6 Graves 矩陣、Kennaugh矩陣和功率方程 51 2.7 標準目標 54 2.8 散射矩陣的測量與校正 59 2.9 小結(jié) 60 參考文獻 60 第3章 zuiyouJ化、等功率曲線與共J化零點 61 3.1 引言 61 3.2 共J化通道下特征J化狀態(tài)的公式 62 3.2.1 共J化zuida值點和共J化鞍點 62 3.2.2 共J化零點 63 3.3 Jk矩陣的特征值 65 3.4 獲取特征J化狀態(tài)的簡便方法 66 3.5 接收功率的等功率曲線 69 3.5.1 共J化通道情況 69 3.5.2 交叉J化通道情況 71 3.5.3 匹配J化通道情況 72 3.6 兩種特殊情況下的特征J化狀態(tài)和等功率曲線 74 3.6.1 Gc2（n）=-Gc1（n）的情況 74 3.6.2 Gc2（n）=Gc1（n）的情況 77 3.7 J化零點理論 79 3.7.1 對稱散射矩陣情況下的目標共零點 79 3.7.2 一般散射矩陣情形的目標的共零點對 86 3.8 多站雷達中的天線zuiyouJ化 87 3.9 小結(jié) 90 參考文獻 90 第4章 散射特征描述及特征提取 92 4.1 引言 92 4.2 目標散射對稱性 92 4.3 散射矩陣的相似性參數(shù) 94 4.3.1 相似性參數(shù) 94 4.3.2 目標特征提取 95 4.3.3 實驗驗證 97 4.4 Cloude-Pottier非相干分解 99 4.5 基于共J化比的特征參數(shù) 100 4.5.1 一種xin的目標特征描述方法 101 4.5.2 表面散射和體散射模型 105 4.5.3 定向角旋轉(zhuǎn)對散射點分布的影響 111 4.5.4 ΔαB/αB物理散射平面 113 4.5.5 ΔαB/αB平面在地物分類中的應(yīng)用 116 4.6 Huynen矩陣分解及修正方法 126 4.6.1 Huynen分解 126 4.6.2 修正的Huynen分解 128 4.7 小結(jié) 130 參考文獻 131 第5章 J化SAR圖像濾波 133 5.1 非監(jiān)督等效視數(shù)估計 133 5.1.1 引言 133 5.1.2 對數(shù)SAR圖像統(tǒng)計 133 5.1.3 對數(shù)SAR圖像噪聲估計 135 5.1.4 利用紋理分析和AR模型進行噪聲方差估計 136 5.1.5 算法流程和參數(shù)選取 139 5.1.6 實驗驗證 139 5.1.7 J化SAR圖像非監(jiān)督等效視數(shù)估計 143 5.1.8 小結(jié) 145 5.2 經(jīng)典濾波方法 145 5.2.1 Lee濾波 145 5.2.2 J化白化濾波器 146 5.3 基于塊排序和聯(lián)立稀疏表達的濾波方法 149 5.3.1 引言 149 5.3.2 J化SAR數(shù)據(jù)的加性噪聲模型 149 5.3.3 塊排序和聯(lián)立稀疏表達 151 5.3.4 算法和參數(shù)選取 155 5.3.5 實驗驗證 157 5.3.6 J化SAR濾波算法在干涉SAR中的推廣 162 5.3.7 小結(jié) 165 5.3.8 附錄 165 5.4 小結(jié) 167 參考文獻 167 第6章 zuiyouJ化對比增強技術(shù) 170 6.1 引言 170 6.2 zuiyouJ化對比增強技術(shù) 170 6.2.1 GOPCE方法 170 6.2.2 GOPCE的解 172 6.3 Fisher-GOPCE方法 173 6.4 zuiyouJ化對比增強技術(shù)的應(yīng)用 174 6.4.1 Fisher-GOPCE方法在地物分類中的應(yīng)用 176 6.4.2 Fisher-GOPCE方法在艦船檢測中的應(yīng)用 178 6.5 小結(jié) 183 參考文獻 183 第7章 目標檢測 185 7.1 典型地物雜波統(tǒng)計建模 185 7.1.1 勻質(zhì)與非勻質(zhì)物理散射模型 185 7.1.2 J化SAR數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型 190 7.1.3 典型雜波擬合模型 191 7.2 溢油檢測 197 7.2.1 引言 197 7.2.2 特征提取 200 7.2.3 小結(jié) 211 7.3 艦船檢測 211 7.3.1 基于功率條件熵和Parzen窗的檢測方法 211 7.3.2 基于GOPCE的檢測方法 215 7.4 機場檢測 218 7.4.1 引言 218 7.4.2 機場ROI提取 218 7.4.3 機場跑道提取及ROI辨識 221 7.4.4 實驗驗證 225 7.4.5 小結(jié) 227 7.5 港口與橋梁檢測 227 7.5.1 基于岸線特征點的港口檢測 227 7.5.2 基于平行曲線特征的港口檢測 233 7.5.3 基于水域跟蹤的橋梁檢測 239 7.5.4 小結(jié) 247 7.6 道路檢測 247 7.6.1 引言 247 7.6.2 分段曲線道路模型 248 7.6.3 Bayes跟蹤框架及粒子濾波 248 7.6.4 基于粒子濾波的道路聯(lián)合檢測 250 7.6.5 實驗與分析 253 7.6.6 小結(jié) 258 參考文獻 258 第8章 緊縮J化SAR數(shù)據(jù)重建及特征提取 262 8.1 引言 262 8.2 經(jīng)典的緊縮J化SAR特征提取技術(shù) 264 8.2.1 m-δ分解技術(shù) 264 8.2.2 緊縮J化H/α分解技術(shù) 265 8.2.3 緊縮J化模型分解技術(shù) 266 8.2.4 分解技術(shù)的對比 266 8.3 緊縮J化SAR對海面Bragg散射的特征描述 268 8.3.1 Bragg散射模型及其在溢油檢測中的應(yīng)用 268 8.3.2 緊縮J化SAR目標散射xin參數(shù) 275 8.3.3 緊縮J化參數(shù)在溢油和艦船檢測中的應(yīng)用 277 8.4 基于四成分分解的緊縮J化SAR數(shù)據(jù)重建方法 283 8.4.1 研究現(xiàn)狀 283 8.4.2 簡化的四成分分解方法 286 8.4.3 緊縮J化π/4模式的四成分分解參數(shù)估計 288 8.4.4 數(shù)據(jù)重建方法 290 8.4.5 實驗驗證 295 8.4.6 小結(jié) 298 8.5 基于三成分分解的緊縮J化SAR數(shù)據(jù)重建方法 299 8.5.1 三成分分解方法及數(shù)據(jù)重建模型 299 8.5.2 緊縮J化π/4模式的三成分分解參數(shù)估計 302 8.5.3 數(shù)據(jù)重建流程 303 8.6 小結(jié) 304 參考文獻 304
展開全部
商品評論(0條)
暫無評論……
書友推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服