| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题意义和目的 | 第8-10页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及存在问题 | 第10-12页 |
| ·高光谱数据源及研究区概括 | 第12-13页 |
| ·数据来源 | 第12-13页 |
| ·研究区概况 | 第13页 |
| ·研究内容及论文组织 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织 | 第14-15页 |
| 第二章 高光谱遥感概论 | 第15-36页 |
| ·高光谱遥感概述 | 第15-22页 |
| ·高光谱成像技术的发展 | 第15-20页 |
| ·高光谱成像数据的特点和表达方式 | 第20-22页 |
| ·高光谱遥感图像降噪概述 | 第22-25页 |
| ·高光谱遥感图像降维概述 | 第25-31页 |
| ·高光谱图像降维主成分分析 | 第25-28页 |
| ·高光谱图像降维最小噪声分离 | 第28-31页 |
| ·端元提取算法概述 | 第31-34页 |
| ·端元提取概述 | 第31-32页 |
| ·纯净像元指数 | 第32-33页 |
| ·N-FINDR | 第33-34页 |
| ·其他算法 | 第34页 |
| ·混合像元分解算法概述 | 第34-36页 |
| 第三章 基于线性混合模型的光谱解混技术概述 | 第36-42页 |
| ·混合光谱分解模型概述 | 第36页 |
| ·非线性混合光谱分解模型简述 | 第36-39页 |
| ·概率模型 | 第38页 |
| ·模糊模型 | 第38-39页 |
| ·几何模型 | 第39页 |
| ·其他模型 | 第39页 |
| ·线性混合光谱分解模型简述 | 第39-42页 |
| ·线性混合光谱模型 | 第39-40页 |
| ·混中的像元分解算法研究进展 | 第40-42页 |
| 第四章 带约束的混合像元分解最小二乘算法及其应用 | 第42-57页 |
| ·无约束最小二乘算法 | 第42-46页 |
| ·带约束的最小二乘算法 | 第46-55页 |
| ·ASC（abundance sum-to-one constraint）约束下最小二乘法算法及其具体实现 | 第46-50页 |
| ·ASC 算法设计 | 第47页 |
| ·算法实现 | 第47-50页 |
| ·ANC（abundance nonnegativity constraint）约束下最小二乘法算法及其具体实现 | 第50-55页 |
| ·ANC 算法设计 | 第52页 |
| ·算法实现 | 第52-55页 |
| ·带约束的最小二乘算法模型的对比及结果分析 | 第55-57页 |
| 总结与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第62页 |