基于粒子群优化理论的高光谱遥感影像端元提取算法研究
| 中文摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-29页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 混合像元分解及其研究现状 | 第16-26页 |
| 1.2.1 混合像元分解模型的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 端元提取的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.3 端元提取算法存在的难点 | 第22-23页 |
| 1.2.4 粒子群优化算法在端元提取中的应用潜力 | 第23-26页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第26-29页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第27-29页 |
| 第二章 混合像元分解的理论与方法 | 第29-38页 |
| 2.1 线性光谱混合模型 | 第29-30页 |
| 2.2 端元提取原理与方法 | 第30-36页 |
| 2.2.1 高光谱影像数据的凸几何分析 | 第30-32页 |
| 2.2.2 内部体积最大原理与方法 | 第32-34页 |
| 2.2.3 极值投影原理与方法 | 第34-35页 |
| 2.2.4 均方根误差最小原理 | 第35-36页 |
| 2.3 丰度估计的原理与方法 | 第36-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于量子粒子群优化的端元提取方法 | 第38-73页 |
| 3.1 量子粒子群优化算法 | 第38-42页 |
| 3.1.1 粒子群优化 | 第38-40页 |
| 3.1.2 量子粒子群优化 | 第40-42页 |
| 3.2 离散粒子群优化算法 | 第42-44页 |
| 3.3 基于量子粒子群优化的端元提取算法 | 第44-54页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第54-72页 |
| 3.4.1 模拟数据实验 | 第54-67页 |
| 3.4.2 真实数据实验 | 第67-72页 |
| 本章小结 | 第72-73页 |
| 第四章 基于多目标粒子群优化的端元提取方法 | 第73-90页 |
| 4.1 多目标优化的基本概念 | 第73-74页 |
| 4.1.1 多目标优化的定义 | 第73-74页 |
| 4.1.2 非支配解 | 第74页 |
| 4.2 基于多目标粒子群优化的端元提取算法 | 第74-79页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第79-89页 |
| 4.3.1 华盛顿数据实验 | 第79-84页 |
| 4.3.2 城市影像数据实验 | 第84-88页 |
| 4.3.3 对实验结果的讨论 | 第88-89页 |
| 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于迭代量子粒子群优化的端元束提取算法 | 第90-106页 |
| 5.1 高光谱影像端元束提取方法 | 第90-96页 |
| 5.1.1 基于分块的端元束提取方法 | 第90-92页 |
| 5.1.2 基于候选集的端元束提取方法 | 第92-94页 |
| 5.1.3 基于光谱形状的端元束提取方法 | 第94-96页 |
| 5.2 基于迭代量子粒子群优化的端元束提取算法 | 第96-99页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第99-105页 |
| 5.3.1 精度评价指标 | 第99-100页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第100-105页 |
| 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 粒子群优化的端元提取方法的比较 | 第106-111页 |
| 6.1 方法的比较 | 第106-108页 |
| 6.2 实验与分析 | 第108-110页 |
| 本章小结 | 第110-111页 |
| 第七章 总结与展望 | 第111-114页 |
| 7.1 本文总结 | 第111-112页 |
| 7.2 研究展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 附录 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126页 |
