| 中文摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-22页 |
| 1.1.1 高光谱遥感成像技术 | 第17-21页 |
| 1.1.2 高光谱遥感影像特点 | 第21-22页 |
| 1.2 高光谱遥感影像异常探测现状及问题 | 第22-27页 |
| 1.2.1 高光谱遥感影像异常探测的研究现状 | 第23-26页 |
| 1.2.2 高光谱遥感影像异常探测存在的问题 | 第26-27页 |
| 1.3 论文的研究内容与章节安排 | 第27-30页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第28-29页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第29-30页 |
| 1.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第二章 高光谱遥感影像异常探测基础理论 | 第31-57页 |
| 2.1 异常探测器基本设计流程 | 第31-34页 |
| 2.2 不同异常探测器特点对比 | 第34-43页 |
| 2.2.1 背景估计/特征学习异常探测器 | 第34-38页 |
| 2.2.2 线性/非线性异常探测器 | 第38-40页 |
| 2.2.3 非鲁棒性/鲁棒性异常探测器 | 第40-43页 |
| 2.3 本论文所使用实验数据集介绍 | 第43-53页 |
| 2.4 异常探测器定量评价标准 | 第53-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 高光谱鲁棒性背景估计异常探测方法 | 第57-91页 |
| 3.1 核机器学习基础理论 | 第57-60页 |
| 3.2 鲁棒非线性迭代异常探测器 | 第60-68页 |
| 3.2.1 RNAD算法介绍 | 第60-63页 |
| 3.2.2 RNAD算法实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 3.2.3 RNAD算法小结 | 第67-68页 |
| 3.3 鲁棒性背景回归异常探测器 | 第68-89页 |
| 3.3.1 RBRSE算法介绍 | 第69-78页 |
| 3.3.2 RBRSE算法实验结果与分析 | 第78-89页 |
| 3.3.3 RBRSE算法小结 | 第89页 |
| 3.4 本章小结 | 第89-91页 |
| 第四章 高光谱鲁棒性背景特征学习异常探测方法 | 第91-149页 |
| 4.1 慢特征分析异常探测器 | 第91-121页 |
| 4.1.1 慢特征分析基础理论 | 第93-95页 |
| 4.1.2 SVBSD算法及其变换形式介绍 | 第95-103页 |
| 4.1.3 SVBSD算法实验结果与分析 | 第103-121页 |
| 4.1.4 SVBSD算法小结 | 第121页 |
| 4.2 图分析流形嵌入异常探测器 | 第121-148页 |
| 4.2.1 邻近图定义及流形嵌入基础理论 | 第123-125页 |
| 4.2.2 GSEAD算法介绍 | 第125-132页 |
| 4.2.3 GSEAD算法实验结果与分析 | 第132-148页 |
| 4.2.4 GSEAD算法小结 | 第148页 |
| 4.3 本章小结 | 第148-149页 |
| 第五章 高光谱稀疏字典背景信息量分析异常探测方法 | 第149-173页 |
| 5.1 稀疏学习理论 | 第149-151页 |
| 5.2 稀疏字典背景/异常信息量分析的异常探测方法 | 第151-172页 |
| 5.2.1 SSEAD算法介绍 | 第152-159页 |
| 5.2.2 SSEAD算法实验结果与分析 | 第159-172页 |
| 5.3 本章小结 | 第172-173页 |
| 第六章 总结与展望 | 第173-176页 |
| 6.1 论文总结及主要创新点 | 第173-174页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第174-176页 |
| 参考文献 | 第176-191页 |
| 附录 | 第191-194页 |
| 致谢 | 第194-195页 |