| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·高光谱遥感研究意义 | 第7页 |
| ·高光谱遥感存在的问题 | 第7-8页 |
| ·高光谱遥感混合像元分解技术的发展 | 第8页 |
| ·高光谱图像端元提取技术在国内外的发展现状 | 第8-11页 |
| 2 混合像元分解理论 | 第11-19页 |
| ·线性光谱混合模型 | 第11页 |
| ·混合像元分解的流程 | 第11-13页 |
| ·端元提取方法分类 | 第13-14页 |
| ·基于最小二原理的丰度反演算法 | 第14-17页 |
| ·无约束最小二乘法（UCLS） | 第15-16页 |
| ·和为一的约束最小二乘法（SCLS） | 第16页 |
| ·非负约束最小二乘法（NCLS） | 第16页 |
| ·全约束最小二乘法（FCLS） | 第16-17页 |
| ·高光谱图像三维数字立方体转换为二维矩阵的意义 | 第17-19页 |
| 3 高光谱图像端元提取方法综述 | 第19-38页 |
| ·纯像元指数法(PPI) | 第19页 |
| ·迭代误差分析法(IEA) | 第19-20页 |
| ·交替体积最大化法（AVMAX） | 第20-22页 |
| ·最小体积外包单形体法（MVES） | 第22-23页 |
| ·逐次投影法（SPA） | 第23-24页 |
| ·加入空间预处理的内部最大体积法（SPP-N-FINDR） | 第24-26页 |
| ·顶点成分分析法（VCA） | 第26-27页 |
| ·基于稀疏策略的迭代约束法（SPICE） | 第27-28页 |
| ·凸集分离端元提取法（PCOMMEND） | 第28-34页 |
| ·最小体积单形体分析法（MVSA） | 第34-35页 |
| ·最小体积约束的非负矩阵分解法（MVC-NMF） | 第35页 |
| ·离散粒子群算法的端元提取方法（DPSO-EE） | 第35-36页 |
| ·蚁群优化算法的端元提取方法(ACO-EE) | 第36-38页 |
| 4 基于离散人工蜂群算法的端元提取方法 | 第38-47页 |
| ·最优化问题与NP-hard问题 | 第38-39页 |
| ·人工蜂群算法的起源 | 第39-40页 |
| ·原始人工蜂群算法 | 第40-41页 |
| ·基于离散人工蜂群算法的端元提取方法(DABC-EE) | 第41-43页 |
| ·离散域的搜索空间 | 第42页 |
| ·速度与位置的定义 | 第42-43页 |
| ·DABC-EE算法的实现流程 | 第43-47页 |
| 5 实验与分析 | 第47-84页 |
| ·端元提取结果的评价指标 | 第47-49页 |
| ·光谱角距离（SAD） | 第47-48页 |
| ·光谱信息散度（SID） | 第48-49页 |
| ·均方根误差（RMSE） | 第49页 |
| ·模拟高光谱数据实验与分析 | 第49-57页 |
| ·数据介绍 | 第49-51页 |
| ·实验流程 | 第51-56页 |
| ·模拟数据的实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·实际高光谱数据实验 | 第57-77页 |
| ·数据介绍 | 第57-58页 |
| ·实验流程 | 第58-59页 |
| ·实际数据的实验结果与分析 | 第59-77页 |
| ·DABC-EE法实现程序（Matlab） | 第77-84页 |
| 6 结论 | 第84-86页 |
| ·创新点 | 第84页 |
| ·展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 附录 | 第92页 |