| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 高光谱遥感发展简介 | 第10页 |
| 1.1.2 高光谱数据地物分类 | 第10-12页 |
| 1.1.3 高光谱遥感数据维数约简 | 第12-14页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 论文框架 | 第16-18页 |
| 第二章 高光谱数据处理的空谱联合策略 | 第18-30页 |
| 2.1 基于图像分割的空谱联合处理 | 第18-19页 |
| 2.1.1 高光谱遥感图像分割 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于图像分割的高光谱数据空谱联合处理 | 第19页 |
| 2.2 基于聚类辅助的空谱联合处理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 聚类算法简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于图像聚类的高光谱数据空谱联合处理 | 第21-22页 |
| 2.3 基于空间图正则的空谱联合高光谱数据处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 空间流形正则 | 第23页 |
| 2.3.2 基于空间正则的空谱联合处理 | 第23-25页 |
| 2.4 张量表示下的空谱联合处理 | 第25-28页 |
| 2.4.1 张量基本概念和基本运算 | 第25-28页 |
| 2.4.2 基于张量表示的空谱联合处理 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于空-谱稀疏感知图的高光谱数据分类 | 第30-46页 |
| 3.1 空域层次化稀疏感知图 | 第30-31页 |
| 3.2 谱域结构稀疏感知图 | 第31-34页 |
| 3.2.1 非负低秩稀疏表示 | 第31-34页 |
| 3.3 基于 LLS-NNLR-LapSVM 的高光谱数据分类 | 第34-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第36-39页 |
| 3.4.2 实验一：在 Indian Pines 数据集上的实验结果 | 第39-41页 |
| 3.4.3 实验二：在 pavia University 数据集上的实验结果 | 第41页 |
| 3.4.4 实验三：在 Salinas 数据集上的实验结果 | 第41-42页 |
| 3.4.5 实验分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第四章 基于空-谱表征学习的半监督高光谱数据降维 | 第46-58页 |
| 4.1 基于表征学习的数据选择 | 第46-48页 |
| 4.1.1 基于稀疏表征学习的数据选择 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于稀疏表征学习的高光谱数据选择 | 第48页 |
| 4.2 基于空谱表征学习的半监督投影降维算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 最小距离判别 | 第49-50页 |
| 4.2.2 空间正则项 | 第50-51页 |
| 4.2.3 层次化空间流形正则项 | 第51页 |
| 4.2.4 目标函数 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.3.1 实验一：验证算法的有效性 | 第52-53页 |
| 4.3.2 实验二：不同数据集上的结果及分析 | 第53-55页 |
| 4.3.3 实验三：实验结果分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于空-谱张量稀疏表示的高光谱数据分类 | 第58-68页 |
| 5.1 稀疏表示分类器 | 第58-60页 |
| 5.1.1 稀疏表示分类 | 第58-60页 |
| 5.2 空-谱张量稀疏表示 | 第60-64页 |
| 5.2.1 张量稀疏表示 | 第60-61页 |
| 5.2.2 Kronecker 字典 | 第61-62页 |
| 5.2.3 张量的稀疏表示 | 第62-63页 |
| 5.2.4 基于张量表示的 TSOMP 算法 | 第63-64页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第64-67页 |
| 5.3.1 在 Indian Pines 数据集上的实验结果 | 第64-65页 |
| 5.3.2 在 Pavia University 数据集上的实验结果 | 第65-66页 |
| 5.3.3 在 Salinas 数据集上的实验结果 | 第66-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 论文内容总结 | 第68页 |
| 6.2 工作展望 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 研究成果 | 第79-80页 |
