1. 研究目的与意义
| 合成孔径雷达（synthetic aperture radar，sar）图像分类被广泛应用于环境观测、军事情报、智能导航等多个领域，得到了极大发展。由于sar图像所具备的特性，使得它成为一种具有价值的目标检测和地物识别的工具。随着雷达技术的发展，sar图像的复杂性和信息量持续增加，这导致了针对不同地物类的分割和识别任务变得更加复杂。因此，研究合成孔径雷达图像分类技术已成为sar图像分析领域的一个研究热点。针对sar图像分类，研究者们研究了基于统计模型的方法、基于深度学习模型的方法、分类评估方法以及图像增强技术等，旨在改善类别分割的准确性和流程效率。此外，研究者们也将统计模型、深度模型和传统分类算法融合，从而提高了分类的准确性。同时，研究者们还开展了改进sar图像分类技术的研究，例如融合技术和特征选择、降维技术以及统计模型和深度模型相结合等。以上就是合成孔径雷达图像分类研究的背景介绍。由此可见，研究者们已经从多个视角深入探索了sar图像分类，从而大大提高了sar图像分类技术的性能和效率。 合成孔径雷达图像分类的目的是寻找对各种地形及其他特征有重要意义的目标，例如建筑物、植被、河流以及航道等。比较强大的分类方法可以使用sar图像精确定位、分割和识别目标物，以及从其中获取更多相关信息。与传统的可见光和红外技术相比，sar的优势是不受天气影响，可以在潮湿、多云的天气或夜晚也能正常地成功捕捉到图像。此外，sar技术具有更好的解析度和更长的距离，这使得它在侦察等任务中应用广泛。利用sar图像分类来划分和识别目标物，有助于提高决策和管理能力，可以帮助决策者更好地评估和实施有利于社会发展的政策和规划。此外，分类结果可用于监测和管理植被，河流，建筑物和其他目标的发展，在军事侦察、自然资源调查、农业监测和土地资源监测等方面也有很多应用。因此，sar图像分类具有广泛的应用前景。 合成孔径雷达图像分类的研究有着重要的意义。sar图像具有对被测被动目标提供定位信息和识别特征的特点，它可以把影像处理分成不同类别，更好地揭示地貌特征和活动目标信息，从而为地理信息系统（gis）提供准确、完整的信息。sar图像分类可以有效地提取活动目标，如建筑物、机动车辆、海洋油井平台等，实现准确、及时、精确的活动目标监测，为水文测量、水质监测、灾害及污染源监测、旱情监测等活动提供依据。此外，利用sar图像分类可以有效提取地形变化信息，如河流入海口及其河口淤积、湖泊湿地及森林植被改变、建筑物改建以及农田和园地的开发利用，实现绿化工程的监测评价，可以分析地表变形特征。合成孔径雷达图像分类研究可以提供基础数据及其分析结果，形成一套系统和完整的空间数据管理体系，为数字地球建模及现代化地理信息服务提供技术支撑，进而有助于政府决策以及政府部门日常管理，更好地为社会提供服务。
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2. 研究内容和预期目标研究内容： 本系统设计要求： 实现合成孔径雷达图像分类系统设计
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3. 研究的方法与步骤合成孔径雷达图像分类的研究方法包括以下3个步骤： 1. 构建特征：根据不同的应用背景，应用谱均衡及其他图像处理方法，从合成孔径雷达图像中提取出有效的特征；
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4. 参考文献[1] su s , cui z , guo w , et al. explainable analysis of deep learning methods for sarimage classification[j]. 2022. [2]mullissa a g , marcos d , tuia d , et al. despecknet: generalizing deeplearning-based sar image despeckling[j]. ieee transactions on geoscience andremote sensing, 2022(60-):60. [3] wangh , yang j , lin m , et al. quad-polarimetric sar sea stateretrieval algorithm from chinese gaofen-3 wave mode imagettes via deeplearning[j]. remote sensing of environment, 2022, 273.
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5. 计划与进度安排
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