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1. 研究目的与意义
极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR）是近几年发展起来的一种新型遥感传感器，由于其具有四个极化通道，能获取比普通SAR图像更丰富的地物表面后向散射信息，因此被逐渐用于目标提取、土地分类、变化检测等领域。
本选题利用极化SAR图像研究土地分类中存在的问题，以期为土地监管部门提供一定的理论支撑和技术指导。
2. 国内外研究现状分析
详见文献综述。
3. 研究的基本内容与计划
内容：（1）学习目前流行的基于特征值/特征向量的目标分解算法提取特征图像；（2）结合监督分类和非监督分类器对不同特征图像进行分类，比较分析不同特征图像对分类结果的影响；（3）精度评估。
从目视解译和混淆矩阵两个方面来对分类结果进行综合评估。
计划: 第1-2周：根据论文题目，查找资料；第3周：完成开题报告及文献综述交教师批阅；第4周：根据前期搜集的资料，整理形成论文的实验方案和工作思路及论文大纲；第5-9周：依据论文工作方案认真开展各项实验工作；第10-11周：依据论文大纲完成论文一稿交教师批阅；第12周：修改论文，完成论文二稿交教师批阅；翻译相关英文资料；第13-14周：进一步完善论文内容和论文格式，完成论文三稿；第15-16周：定稿打印，并完成相关论文简介、答辩用ppt演示文稿等。
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4. 研究创新点
（1）基于Cloude-Pottier极化目标分解理论的散射特征提取与分类；（2）基于支持向量机算法的极化SAR图像土地利用信息提取；
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