Polarimetric synthetic aperture radar basic principles and its applications

第1章 绪论
1．1 雷达极化信息处理与解译研究概述
1．1．1 兴起与发展
1．1．2 国内外研究现状
1．2 极化雷达系统与极化SAR图像解译系统
1．2．1 POLSAR系统简介
1．2．2 图像解译系统介绍
1．3 本书内容简介
第2章 电磁波极化及其表征
2．1 电磁波基本场方程
2．1．1 麦克斯韦方程组
2．1．2 波动方程及其解
2．2 极化概念与极化椭圆
2．3 完全极化波数学表征
2．3．1 Jones矢量及其参数化
2．3．2 Stokes矢量及其参数化
2．3．3 Jones矢量与Stokes矢量
2．3．4 一些常见的极化状态
2．4 极化基过渡矩阵
2．4．1 Jones矢量过渡矩阵
2．4．2 Stokes矢量过渡矩阵
2．5 电磁波极化的可视化表征
2．5．1 Poincare极化球
2．5．2 极化比复平面
2．5．3 几何、相位参数平面
2．6 部分极化电磁波
2．6．1 部分极化波数学表征
2．6．2 波的分解理论
2．6．3 波的各向异性和熵
2．7电磁波的最佳接收问题
2．7．1 天线有效长度定义
2．7．2 天线失匹配接收条件
第3章 雷达目标变极化表征
3．1 确定性目标极化表征
3．1．1 雷达散射截面
3．1．2 极化散射矩阵
3．1．3 散射坐标框架
3．1．4 极化散射矩阵矢量化
3．2 分布式目标极化表征
3．2．1 Mueller矩阵
3．2．2 Kennaugh矩阵
3．2．3 协方差矩阵
3．2．4 相干矩阵
3．3 不同极化表征之间的数学关系
3．3．1 Mueller矩阵与极化散射矩阵
3．3．2 Kennaugh矩阵与Mueller矩阵
3．3．3 协方差矩阵与相干矩阵
3．3．4 复数矩阵表征与实数矩阵表征
3．3．5 不同极化表征比较及其转换关系
3．4 不同极化表征的极化基过渡公式
3．4．1 极化散射矩阵极化基过渡公式
3．4．2 实数矩阵表征极化基过渡公式
3．4．3 相干矩阵极化基过渡公式
3．4．4 协方差矩阵极化基过渡公式
3．5 极化表征参数化及雷达目标方程
3．5．1 Huynen—Euler参数
3．5．2 Huynen参数和目标结构方程
3．6 散射对称及简单目标极化特征图
3．6．1 散射对称性目标
3．6．2 简单目标及其极化特征图
第4章 目标特征极化研究
4．1 目标极化研究现状概述
4．2 相干情形目标特征极化
4．2．1 同极化通道情形
4．2．2 正交极化通道情形
4．2．3 收发天线无极化约束情形
4．2．4 Poincare极化球表征
4．2．5 典型目标散射特性分析
4．3 非相干情形目标特征极化
4．3．1 收发天线有极化约束关系
4．3．2 收发天线无极化约束关系
第5章 目标极化散射特性研究
5．1 相干分解
5．1．1 Pauli基分解
5．1．2 Kxogager分解
5．1．3 Cameron分解
5．1．4 Polar分解
5．2 Huynen分解及其衍生分解
5．2．1 Huynen分解
5．2．2 Bames-Holm分解
5．2．3 Yang分解
5．3 Cloude分解及其衍生分解
5．3．1 Cloude分解
5．3．2 H／α分解
5．3．3 H／α替代参数
5．4 Freeman分解及其衍生分解
5．4．1 Freeman三成分分解
5．4．2 Yamaguchi四成分分解
5．4．3 Freeman二成分分解
5．4．4 Dong四成分分解
5．5 混合型分解
5．5．1 Hohn分解
5．5．2 Van Zvl分解
5．6 散射相似性理论
5．6．1 文献[77]定义的散射相似性
5．6．2 新的散射相似性
5．6．3 目标与球面散射的相似性
第6章 POLSAR图像杂波统计建模
6．1 相干斑形成机理及其影响
6．2 POLSAR图像相干斑统计特性
6．2．1 POISAR图像相干斑统计特性
6．2．2 强度／幅度相干斑统计特性
6．2．3 相位差相干斑统计特性[180]
6．2．4 幅度积相干斑统计特性[180]
6．2．5 双通道回波强度的联合概率分布[180]
6．2．6 强度比和幅度比相干斑统计特性[180]
6．3 基于乘积模型的PoLsAR图像杂波统计特性
6．3．1 单通道和多通道sAR图像乘积模型
6．3．2 单视PoLSAR图像杂波统计特性
6．3．3 多视PoLSAR图像杂波统计特性
6．3．4 PoLSAR图像G分布族及相互转换关系
6．4 分布参数估计与拟合优度评估准则
6．4．1 两种常用的参数估计法
6．4．2 杂波统计分布参数矩估计公式
6．4．3 统计分布拟合优度评估准则
6．5 各种杂波统计分布拟合优度比较实验
6．5．1 德国E-sAR实测极化数据
6．5．2 美国AIRSAR实测极化数据
第7章 POLSAR图像相干斑抑制处理
7．1 相干斑噪声模型
7．1．1 单通道SAR图像噪声模型
7．1．2 POISAR图像噪声模型
7．2 基于相对标准差的相干斑抑制算法
7．2．1 极化白化滤波(PWF)
7．2．2 相干斑抑制性能分析
7．2．3 多视极化白化滤波(MPWF)
7．3 基于线性最小均方误差准则的相干斑抑制算法
7．3．1 最优加权滤波
7．3．2 矢量滤波
7．4 基于最优纹理估计的相干斑抑制算法
7．4．1 ML纹理估计
7．4．2 MMSE纹理估计
7．4．3 Gamma MAJP纹理估计
7．4．4 ME-MAP纹理估计
7．4．5 矢量LMMSE纹理估计
7．4．6 实验比较
7．5 基于空域类多视平均的相干斑抑制算法
7．5．1 改进ke滤波
7．5．2 IDAN滤波
7．5．3 基于散射模型的相干斑抑制
7．5．4 基于像素筛选的PoLSAR图像相干斑抑制算法
7．5．5 验证与评估
第8章 POLSAR图像地物分类
8．1 利用统计特性的POLSAR图像有监督分类
8．1．1 Bayes决策理论与分类算法评估准则
8．1．2 Gaussian ML分类
8．1．3 Wishart ML分类
8．1．4 基于G分布和MRF的MAP迭代分类
8．1．5 三种分类算法性能比较
8．2 利用散射特性的PoISAR图像无监督分类
8．2．1 利用H-α平面的散射分类
8．2．2 采用H／α替代参数的分类方法
8．2．3 基于散射相似性和散射随机性相结合的无监督分类新方案
8．2．4 对比实验与分析
8．3 综合利用统计特性和散射特性的PoLSAR图像分类
8．3．1 H／α+Wishan的无监督分类
8．3．2 Freeman分解+Wishart的无监督分类
8．3．3 基于散射相似性和差异度的无监督分类
8．3．4 实验分析及与Wishart迭代法的比较
参考文献