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高光谱遥感图像混合像元分解的理论与算法研究

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
图目录第11-14页
表目录第14-16页
第一章 绪论第16-30页
   ·研究的目的与意义第16-19页
   ·研究现状与发展动态第19-27页
     ·光谱成像技术的发展与应用第19-22页
     ·混合像元分解的研究现状及发展动态第22-27页
   ·论文的主要研究内容及章节安排第27-30页
     ·论文的主要研究内容第27-28页
     ·章节安排第28-30页
第二章 遥感影像混合像元分解的研究基础第30-85页
   ·混合像元分解模型第30-34页
     ·线性光谱混合模型第31-32页
     ·非线性光谱混合模型第32-34页
   ·光谱数据的降维方法第34-36页
     ·主成分分析第34-35页
     ·极小化噪声分离第35-36页
   ·端元数目估计算法第36-40页
     ·HFC第36-37页
     ·NWHFC第37-38页
     ·NSP第38页
     ·HySime 算法第38-40页
   ·端元提取算法第40-55页
     ·端元识别算法第40-49页
     ·端元生成算法第49-55页
   ·丰度估计算法第55-57页
     ·非限制性最小二乘方法第55页
     ·和为一限制性最小二乘方法第55-56页
     ·非负限制性最小二乘方法第56-57页
     ·全限制性最小二乘方法第57页
   ·混合像元分解的精度评价第57-60页
     ·已知真实数据的精度评价第57-60页
     ·未知真实数据的精度评价第60页
   ·论文实验数据集第60-64页
     ·模拟数据一第60-62页
     ·模拟数据二第62页
     ·AVIRIS Cuprite 数据第62-63页
     ·HYMAP Montana Cooke 数据第63-64页
     ·PHI 常州数据第64页
   ·实验与分析第64-84页
     ·模拟数据一的实验对比第64-65页
     ·端元数不同时的实验对比第65-69页
     ·对噪声的稳健性对比第69-71页
     ·图像大小不同时的实验对比第71-75页
     ·真实高光谱图像实验对比第75-84页
   ·本章小结第84-85页
第三章 基于最大体积单体的端元提取算法第85-106页
   ·凸面单体的定义及体积计算方法第85-86页
   ·最大体积单体端元提取算法第86-90页
     ·MVSEEA 1第86-88页
     ·MVSEEA 2第88-90页
   ·实验与分析第90-105页
     ·模拟数据一的实验对比第90页
     ·端元数不同时的实验对比第90-93页
     ·对噪声的稳健性对比第93-96页
     ·图像大小不同时的实验对比第96-99页
     ·真实高光谱图像实验对比第99-105页
   ·本章小结第105-106页
第四章 最优端元子集选择算法第106-122页
   ·端元可变的理论与算法第106-109页
     ·迭代光谱混合分析算法第107-108页
     ·端元变化的线性混合模型算法第108-109页
   ·最优端元子集选择算法的原理及流程第109-112页
     ·线性光谱混合模型下漏选、多选端元时的误差分析第109-110页
     ·最优端元子集选择算法第110-112页
   ·实验与分析第112-121页
     ·模拟数据二实验对比第112-116页
     ·真实高光谱图像实验对比第116-121页
   ·本章小结第121-122页
第五章 基于约束条件下非负矩阵分解的光谱解混算法第122-166页
   ·非负矩阵分解的原理及求解方法第122-128页
     ·非负矩阵分解的原理第122-123页
     ·非负矩阵分解的求解方法第123-127页
     ·非负矩阵分解在光谱解混中的应用第127-128页
   ·端元距离平方和约束的非负矩阵分解光谱解混算法第128-130页
   ·稀疏约束的非负矩阵分解光谱解混算法第130-134页
   ·实验与分析第134-165页
     ·初始化方法不同时的实验对比第134-142页
     ·端元数不同时的实验对比第142-148页
     ·对噪声的稳健性对比第148-154页
     ·图像大小不同时的实验对比第154-159页
     ·真实高光谱图像实验对比第159-165页
   ·本章小结第165-166页
第六章 总结与展望第166-169页
   ·已经完成的工作第166页
   ·进一步研究的方向第166-169页
参考文献第169-176页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第176-178页
致谢第178页

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