| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第19-21页 |
| 1.2.1 高光谱遥感技术的发展 | 第19页 |
| 1.2.2 高光谱解混技术的发展历程 | 第19-21页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第21页 |
| 1.4 本文的架构和内容安排 | 第21-23页 |
| 第二章 高光谱解混概论与NMF应用 | 第23-29页 |
| 2.1 混合像元分解模型概述 | 第23-27页 |
| 2.1.1 线性混合模型 | 第23-25页 |
| 2.1.2 非线性混合模型 | 第25-26页 |
| 2.1.3 模糊混合模型 | 第26-27页 |
| 2.2 基于NMF的高光谱解混技术 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 结合超像素分割和加权核范数最小化的高光谱解混 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 局部空间信息思想的引入 | 第29-30页 |
| 3.3 结合超像素分割和加权核范数最小化的高光谱解混方法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 超像素分割在高光谱的应用 | 第30-33页 |
| 3.3.2 结合超像素分割和加权核范数最小化的解混模型 | 第33-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-45页 |
| 3.4.1 解混性能评价指标 | 第36页 |
| 3.4.2 模拟高光谱数据实验结果与分析 | 第36-42页 |
| 3.4.3 真实高光谱数据实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 结合超像素分割和结构化稀疏的高光谱解混 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 改进的结构化思想的引入 | 第47-48页 |
| 4.3 结合超像素分割和结构化稀疏的高光谱解混模型 | 第48-52页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第52-58页 |
| 4.4.1 模拟高光谱数据实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.4.2 真实高光谱数据实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结合超像素分割和熵函数最小化的高光谱解混 | 第59-73页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 矩阵低秩逼近概念和理论 | 第59-61页 |
| 5.3 结合超像素分割和熵函数最小化的高光谱解混算法 | 第61-66页 |
| 5.3.1 信息熵和低秩的关系 | 第61-63页 |
| 5.3.2 结合超像素分割和熵函数最小化的高光谱解混模型 | 第63-66页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第66-71页 |
| 5.4.1 模拟高光谱数据实验结果与分析 | 第66-69页 |
| 5.4.2 真实高光谱数据实验结果与分析 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
