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极化SAR图像分类深度学习算法综述
目录
1.内容描述................................................2
1.1研究背景与意义.......................................2
1.2国内外研究现状.......................................3
1.3研究内容与方法.......................................4
2.极化SAR图像处理基础.....................................6
2.1极化SAR图像特性......................................8
2.2极化SAR图像处理方法..................................9
3.深度学习在极化SAR图像分类中的应用......................10
3.1深度学习模型概述....................................11
3.1.1卷积神经网络....................................13
3.1.2循环神经网络....................................14
3.1.3生成对抗网络....................................15
3.1.4注意力机制......................................16
3.2深度学习模型在极化SAR图像分类中的优化...............17
3.2.1数据增强........................................19
3.2.2迁移学习........................................20
3.2.3模型融合........................................21
4.特征提取与选择方法.....................................22
4.1基于传统方法的特征提取..............................23
4.2基于深度学习的特征提取..............................25
4.3特征选择方法........................................26
5.算法评价与对比分析.....................................28
5.1评价指标............................................29
5.2对比分析............................................30
5.2.1不同模型的比较..................................31
5.2.2不同参数设置的比较..............................33
6.应用案例与讨论.........................................34
6.1案例介绍............................................36
6.2结果分析............................................37
6.3讨论与展望..........................................38
7.总结与展望.............................................39
7.1研究成果总结........................................41
7.2研究不足与局限......................................42
7.3未来发展方向与展望..................................43
1.内容描述
本综述文档旨在全面概述极化合成孔径雷达（SAR）图像分类的深度学习算法。随着遥感技术的迅速发展，SAR图像在地球观测、灾害监测、军事侦察等领域发挥着越来越重要的作用。SAR图像具有复杂的电磁特性和多样的地物类型，使得图像分类成为一个具有挑战性的任务。为了解决这一问题，研究
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