| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 光谱混合模型 | 第14-16页 |
| 1.2.2 端元个数估计算法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于线性混合模型的解混技术 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究内容及创新 | 第19-20页 |
| 1.4 论文框架与章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 现有线性解混技术概述 | 第21-38页 |
| 2.1 基于几何的解混技术 | 第21-27页 |
| 2.1.1 端元提取方法 | 第21-25页 |
| 2.1.2 丰度反演技术 | 第25-27页 |
| 2.2 非监督解混技术 | 第27-33页 |
| 2.2.1 基于ICA的高光谱解混技术 | 第27-29页 |
| 2.2.2 基于NMF的高光谱解混技术 | 第29-33页 |
| 2.3 基于光谱库的稀疏性解混技术 | 第33-37页 |
| 2.3.1 基于光谱库的稀疏解混模型 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基于光谱库的稀疏解混算法 | 第34-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 FCMU解混方法 | 第38-52页 |
| 3.1 小波分析去噪 | 第39-41页 |
| 3.2 FCMU解混方法 | 第41-42页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第42-51页 |
| 3.3.1 Washington DC mall高光谱数据试验 | 第42-47页 |
| 3.3.2 HYDICE Urban高光谱数据试验 | 第47-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于分块的VCA端元提取方法 | 第52-65页 |
| 4.1 PCA降维 | 第53-54页 |
| 4.2 ISODATA非监督分类 | 第54-55页 |
| 4.3 VCA算法理论 | 第55-56页 |
| 4.4 基于分块的VCA端元提取方法 | 第56-57页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第57-64页 |
| 4.5.1 Washington DC mall高光谱数据试验 | 第57-60页 |
| 4.5.2 HYDICE Urban高光谱数据试验 | 第60-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 课题总结 | 第65-66页 |
| 5.2 课题展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
