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高光谱遥感影像光谱解混算法研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·研究背景及意义第12-17页
     ·研究背景第12-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·高光谱遥感数据的特点与表达方式第17-19页
     ·高光谱遥感数据的特点第17-18页
     ·高光谱遥感数据的表达方式第18-19页
   ·主要研究内容第19-20页
   ·本文的组织结构第20-22页
第2章 光谱解混技术及国内外研究现状第22-40页
   ·光谱混合模型第22-26页
     ·线性光谱混合模型第23-24页
     ·非线性光谱混合模型第24-26页
   ·线性光谱解混研究现状第26-37页
     ·端元个数估计研究现状第26-28页
     ·端元提取研究现状第28-36页
     ·丰度估计研究现状第36-37页
   ·非线性光谱解混研究现状第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第3章 结合正交子空间投影和局部空间信息的端元提取算法第40-60页
   ·正交子空间投影第41-42页
   ·结合子空间投影和局部空间信息的端元提取算法第42-48页
     ·生成初始候选端元第42-44页
     ·扩展候选端元集第44-45页
     ·确定最终端元第45-46页
     ·结合子空间投影和局部空间信息的端元提取算法流程第46-48页
   ·实验结果与分析第48-58页
     ·合成图像实验结果与分析第48-55页
     ·真实高光谱图像实验结果与分析第55-58页
   ·本章小结第58-60页
第4章 基于子空间投影的几何解混算法第60-80页
   ·几何解混理论与模型第60-62页
   ·快速几何解混方法第62-63页
   ·子空间投影第63-65页
   ·基于子空间投影的几何解混算法第65-68页
   ·实验结果与分析第68-79页
     ·合成图像实验结果与分析第69-78页
     ·真实高光谱图像实验结果与分析第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第5章 结合纯像元识别和约束非负矩阵分解的光谱解混算法第80-100页
   ·非负矩阵分解理论第81-85页
     ·非负矩阵分解原理第81页
     ·非负矩阵分解算法第81-84页
     ·基于非负矩阵分解模型的光谱解混方法第84-85页
   ·结合纯像元识别和约束非负矩阵分解的光谱解混算法第85-91页
     ·纯像元识别第85-87页
     ·约束非负矩阵分解第87-90页
     ·结合纯像元识别和约束非负矩阵分解的光谱解混算法流程第90-91页
   ·实验结果与分析第91-99页
     ·合成图像实验结果与分析第91-98页
     ·真实高光谱图像实验结果与分析第98-99页
   ·本章小结第99-100页
第6章 总结与展望第100-102页
   ·论文总结第100-101页
   ·论文展望第101-102页
参考文献第102-117页
攻读学位期间公开发表论文第117-118页
攻读学位期间参加的科研项目第118-119页
致谢第119-120页
作者简介第12页

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