| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第14-29页 |
| 1.1 背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-26页 |
| 1.2.1 基于线性混合模型的高光谱图像解混技术研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1.1 端元提取方法 | 第18-19页 |
| 1.2.1.2 丰度估计方法 | 第19-20页 |
| 1.2.1.3 无监督线性解混方法 | 第20-22页 |
| 1.2.2 基于非线性混合模型的高光谱图像解混技术研究现状 | 第22-26页 |
| 1.2.2.1 致密混合模型和光谱解混方法 | 第22-23页 |
| 1.2.2.2 基于双线性混合模型的光谱解混方法 | 第23-25页 |
| 1.2.2.3 其他非线性混合模型和光谱解混方法 | 第25-26页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第26-29页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第26-27页 |
| 1.3.2 本文的章节安排 | 第27-29页 |
| 2 高光谱图像非线性解混基础理论 | 第29-41页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 线性混合模型 | 第29-30页 |
| 2.3 双线性混合模型 | 第30-35页 |
| 2.3.1 Nascimento模型 | 第31-32页 |
| 2.3.2 Fan模型 | 第32-33页 |
| 2.3.3 广义双线性模型 | 第33-34页 |
| 2.3.4 线性二次模型 | 第34页 |
| 2.3.5 多项式后非线性模型 | 第34-35页 |
| 2.4 非负矩阵分解理论 | 第35-40页 |
| 2.4.1 非负矩阵分解的定义及其解混应用 | 第35-36页 |
| 2.4.2 常见非负矩阵分解数值优化算法 | 第36-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 3 基于Hopfield网络的有监督非线性解混技术 | 第41-60页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 Hopfield网络基本理论 | 第41-43页 |
| 3.3 基于Hopfield网络的有监督非线性解混技术 | 第43-51页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第51-59页 |
| 3.4.1 仿真数据实验 | 第51-56页 |
| 3.4.2 真实数据实验 | 第56-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于稀疏约束非负矩阵分解的无监督非线性解混技术 | 第60-79页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 Fan模型及其无监督解混方法回顾 | 第60-62页 |
| 4.3 基于稀疏约束非负矩阵分解的无监督非线性解混技术 | 第62-66页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第66-78页 |
| 4.4.1 仿真数据实验 | 第67-71页 |
| 4.4.2 真实数据实验 | 第71-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 5 基于参数化非线性最小二乘的无监督非线性解混技术 | 第79-103页 |
| 5.1 引言 | 第79-80页 |
| 5.2 参数化非线性最小二乘模型 | 第80-82页 |
| 5.2.1 交替LS/NLS的定义 | 第80-81页 |
| 5.2.2 Sigmoid参数化模型 | 第81-82页 |
| 5.3 基于Gauss-Newton法的PNLS优化算法 | 第82-89页 |
| 5.4 实验结果和分析 | 第89-101页 |
| 5.4.1 仿真数据实验 | 第90-96页 |
| 5.4.2 真实数据实验 | 第96-101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-103页 |
| 6 结论与展望 | 第103-105页 |
| 6.1 主要工作和创新点 | 第103-104页 |
| 6.2 工作展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-116页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
