| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状及存在问题 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| 2 ICA 的原理和综述 | 第14-26页 |
| ·盲信号处理 | 第14-15页 |
| ·ICA 综述 | 第15-16页 |
| ·ICA 研究的几个方向 | 第16-17页 |
| ·ICA 中用到的相关概念 | 第17-20页 |
| ·熵 | 第17-18页 |
| ·Kullback-Leibler 散度 | 第18-19页 |
| ·互信息 | 第19页 |
| ·负熵 | 第19-20页 |
| ·ICA 问题的一般提法、优化判据和优化算法 | 第20-24页 |
| ·ICA 问题的一般提法 | 第20-21页 |
| ·独立性判据 | 第21-24页 |
| ·互信息极小化判据 | 第22页 |
| ·信息极大化判据 | 第22-23页 |
| ·极大似然判据 | 第23-24页 |
| ·优化算法 | 第24页 |
| ·非线性ICA | 第24-26页 |
| 3 多种 ICA 算法在 TM 图像植被提取中的比较研究 | 第26-38页 |
| ·多种ICA 算法的特点 | 第26-27页 |
| ·多种ICA 算法在自然景物图像中的模拟实验 | 第27-32页 |
| ·自然景物图像的线性混合模拟实验 | 第28-31页 |
| ·自然景物图像的非线性混合模拟实验 | 第31-32页 |
| ·多种ICA 算法在TM 图像植被提取中的比较研究实验 | 第32-37页 |
| ·实验设计 | 第33-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 4 ICA 在高光谱数据植被提取中的研究 | 第38-47页 |
| ·Hyperion 图像的预处理 | 第38-43页 |
| ·去除未定标和受水汽影响的波段 | 第39-40页 |
| ·修复坏线 | 第40-41页 |
| ·转换像元值为绝对辐射值 | 第41页 |
| ·计算表观反射率 | 第41-43页 |
| ·Hyperion 数据的植被提取 | 第43-46页 |
| ·波段选择 | 第43-44页 |
| ·Hyperion 图像实验 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53页 |