| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于像元级变化检测 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于面向对象变化检测 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于其他辅助知识的变化检测算法 | 第14-15页 |
| 1.3 变化检测方法存在的问题及发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究工作内容 | 第16-17页 |
| 第二章 相关基础理论 | 第17-28页 |
| 2.1 高光谱遥感图像数据特点 | 第17-18页 |
| 2.2 高光谱图像光谱解混基本理论和方法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 光谱线性混合模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于单形体体积增长的快速端元提取算法 | 第19-23页 |
| 2.2.3 基于全约束最小的二乘的丰度求解算法 | 第23-24页 |
| 2.3 基于变化向量分析的变化检测方法 | 第24页 |
| 2.4 阈值确定方法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 双阈值变步长确定阈值方法 | 第25页 |
| 2.4.2 期望最大化最小贝叶斯迭代算法求阈值 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于CVA与光谱解混的高光谱像元级变化检测 | 第28-39页 |
| 3.1 高光谱图像像元级变化检测概念 | 第28-29页 |
| 3.2 基于CVA与高光谱解混的多类变化检测算法流程图 | 第29-31页 |
| 3.2.1 CVA检测变化区域 | 第29-30页 |
| 3.2.2 光谱解混判断变化类别 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第31-38页 |
| 3.3.1 仿真数据实验 | 第31-35页 |
| 3.3.2 真实图像实验 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 CVA结合光谱解混的高光谱类型组分变化检测 | 第39-54页 |
| 4.1 CVA检测变化端元的高光谱类型组分变化检测 | 第39-40页 |
| 4.2 基于提高的CVA与高光谱解混的类型组分变化检测算法 | 第40-42页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第42-52页 |
| 4.3.1 仿真数据实验 | 第42-49页 |
| 4.3.2 真实图像实验 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于亚像元定位的高光谱亚像元级变化检测 | 第54-64页 |
| 5.1 高光谱图像亚像元定位概述 | 第54-55页 |
| 5.2 基于光谱解混和二进制粒子群优化的亚像元定位 | 第55-58页 |
| 5.2.1 光谱解混 | 第56页 |
| 5.2.2 纯像元亚像素级分类 | 第56页 |
| 5.2.3 各混合像元亚像素级类别数统计 | 第56页 |
| 5.2.4 构造目标函数优化求解 | 第56-58页 |
| 5.3 基于亚像元定位变化检测算法 | 第58-60页 |
| 5.4 基于亚像元定位变化检测算法与性能分析 | 第60-63页 |
| 5.4.1 仿真数据实验 | 第60-62页 |
| 5.4.2 真实图像实验 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论及展望 | 第64-66页 |
| 6.1 已经完成的工作 | 第64-65页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-77页 |
