多尺度分析笔记
小波分析与Fourier分析的本质区别在于：Fourier分析只考虑时域和频域之间的一对一的映射，它以单个变量（时间或频率）的函数标示信号；小波分析则利用联合时间-尺度函数分析非平稳信号。

小波分析与时域分析的区别在于：时域分析在时域平面上标示非平稳信号，小波分析描述非平稳信号虽然也在二维平面上，但不是在时域平面上，而是在所谓的时间-尺度平面上，在小波分析中，人们可以在不同尺度上来观测信号，这种对信号分析的多尺度观点是小波分析的基本特征。

AdaBoost算法，分类，是Boosting方法的一种。

而Boosting方法又属于集成学习的一种。

L波段雷达波长较长，能反映冠层以及冠层下的枝干信息；
L波段能穿透森林冠层，投射到冠层下的枝干，森林的L波段后向散射信息的构成包括以下几部分：冠层单次散射、冠层及枝干间的多次散射（体散射）、地标直接散射和地标枝干间散反射（二面角散
射）。

与森林一样，红树林对L波段能发生冠层单次散射。

雷达传感器所获取的红树林后向散射信息主要为冠层的单次散射，冠层及枝干间的体散射，而地表的直接后向散射、地标与枝干间的二面散射则贡献较小。

HH极化主要表征植被冠层的单次散射信息。

HV极化主要表征植被的提散射信息。

不同类型的目标可能包含同种散射，如森林地区包含表面散射、偶次散射、体散射等，散射分类结果不一定与实际地物类型相一致，噪声实际散射分类结果视觉效果较差，甚至由于相干斑噪声、校正误差等干扰因素，造成错分情形。

为此，散射分类之后，往往需要进行地物类别调整。

散射相似性是指目标散射与某种典型散射的相似程度。