基于高光谱遥感影像稀疏解混的水域变化检测
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 高光谱遥感技术简介 | 第8-10页 |
| 1.1.2 混合像元的产生及分解 | 第10页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 高光谱影像混合像元分解研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 遥感技术在水域变化检测方面的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 2 基于稀疏约束的高光谱混合像元分解介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 线性混合像元分解模型 | 第16-17页 |
| 2.2 基于稀疏性的混合像元分解 | 第17-19页 |
| 2.3 稀疏约束的混合像元分解算法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于平滑 L0 稀疏的高光谱混合像元分解 | 第22-36页 |
| 3.1 平滑 L0 稀疏的解混模型与算法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 平滑 L0 稀疏解混模型 | 第22-23页 |
| 3.1.2 平滑 L0 稀疏解混模型的求解算法 | 第23-24页 |
| 3.2 仿真数据验证 | 第24-32页 |
| 3.2.1 实验结果 | 第25-29页 |
| 3.2.2 解混算法中参数的敏感性分析 | 第29-31页 |
| 3.2.3 解混算法中 ASC 约束的影响 | 第31-32页 |
| 3.3 真实数据验证 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于局部协同稀疏的高光谱混合像元分解 | 第36-47页 |
| 4.1 协同稀疏解混模型 | 第36-37页 |
| 4.2 局部协同稀疏混合像元分解 | 第37-38页 |
| 4.3 仿真数据验证 | 第38-44页 |
| 4.3.1 模拟数据 1 实验 | 第38-41页 |
| 4.3.2 模拟数据 2 实验 | 第41-44页 |
| 4.4 真实数据验证 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 基于稀疏解混的水域变化检测 | 第47-54页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 水域变化检测研究的分类方法 | 第47-48页 |
| 5.3 变化检测方法 | 第48-49页 |
| 5.3.1 图像差值法 | 第48页 |
| 5.3.2 图像比值法 | 第48-49页 |
| 5.3.3 主成分分析法 | 第49页 |
| 5.3.4 分类后比较法 | 第49页 |
| 5.4 稀疏解混的水域变化检测原理与实验分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 算法流程 | 第49-50页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果和参与项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
