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多端元光谱混合分析算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究的背景和意义第11-13页
    1.2 研究现状与发展趋势第13-16页
        1.2.1 光谱混合分析的技术现状和发展动态第13-15页
        1.2.2 端元光谱变化问题的研究现状第15-16页
    1.3 研究内容与论文框架第16-18页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 论文框架第17-18页
第二章 光谱混合分析技术的研究基础第18-33页
    2.1 光谱混合分析的理论基础第18-22页
        2.1.1 光谱混合的成因与影响分析第18-19页
        2.1.2 光谱混合模型第19-22页
    2.2 光谱混合分析技术算法第22-24页
        2.2.1 线性光谱混合分析算法第22-23页
        2.2.2 多端元光谱混合分析算法第23-24页
    2.3 端元自动提取算法第24-29页
        2.3.1 正交子空间投影(OSP)端元提取算法第24-25页
        2.3.2 迭代误差分析端元提取算法(IEA)第25-26页
        2.3.3 N-FINDR端元提取算法第26-27页
        2.3.4 顶点成分分析(VCA)端元提取算法第27-28页
        2.3.5 端元提取算法总结第28-29页
    2.4 传统丰度估计算法第29-30页
        2.4.1 全约束最小二乘(FCLS)第29-30页
    2.5 稀疏光谱混合分析方法第30-31页
        2.5.1 稀疏表示的理论方法第30页
        2.5.2 稀疏回归光谱混合分析第30-31页
    2.6 精度评价指标第31-32页
        2.6.1 残差均方误差(RMSE)评价指标第31-32页
        2.6.2 归一化均方误差(NMSE)第32页
        2.6.3 稀疏度及支撑域精度误差评价指标第32页
    2.7 本章小结第32-33页
第三章 稀疏多端元光谱混合分解模型第33-41页
    3.1 候选多端元光谱数据集构建方法第33-34页
        3.1.1 多端元数据集问题第33-34页
        3.1.2 端元束提取方法第34页
    3.2 稀疏多端元光谱混合分析第34-36页
        3.2.1 稀疏多端元光谱混合分析背景第34-35页
        3.2.2 稀疏多端元光谱混合模型第35-36页
    3.3 BSBL-MESMA算法第36-39页
    3.4 模型与算法的普适性分析第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 实验分析与结果验证第41-61页
    4.1 实验设计与相关说明第41页
    4.2 仿真模拟数据实验第41-43页
        4.2.1 仿真模拟端元光谱数据集合第41页
        4.2.2 仿真模拟数据构建与实验设计第41-43页
    4.3 端元已知的仿真模拟数据实验结果分析第43-49页
        4.3.1 BSBL-MESMA非负约束实验第43-44页
        4.3.2 BSBL-MESMA与MESMA对比实验第44页
        4.3.3 在不同信噪比下的NMSE评价实验第44-45页
        4.3.4 不同信噪比下的稀疏度评价实验第45-46页
        4.3.5 不同信噪比下的支撑域精度评价实验第46-47页
        4.3.6 BSBL-MESMA在不同信噪比下稀疏度统计分析实验第47-49页
    4.4 端元未知的仿真模拟数据实验结果分析第49-50页
    4.5 真实遥感影像数据实验分析第50-59页
        4.5.1 遥感影像数据说明第50-52页
        4.5.2 遥感影像端元提取第52-54页
        4.5.3 数值评价与分析第54页
        4.5.4 丰度估计的目视对比分析第54-59页
    4.6 实验分析与总结第59-60页
    4.7 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    5.1 研究结论第61页
    5.2 特色创新第61-62页
    5.3 研究展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
攻硕期间取得的研究成果第70-71页

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