高光谱遥感影像混合像元分解算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究工作的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 高光谱遥感技术发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 高光谱解混理论现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容和论文框架 | 第15-17页 |
| 第二章 高光谱解混技术理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 端元自动提取算法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 N-FINDR端元提取算法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 VCA端元提取算法 | 第18-20页 |
| 2.1.3 端元提取算法小结 | 第20页 |
| 2.2 稀疏表示理论 | 第20-22页 |
| 2.2.1 稀疏表示模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 稀疏分解算法 | 第22页 |
| 2.3 低秩分解理论 | 第22-26页 |
| 2.3.1 低秩分解模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 低秩分解优化算法 | 第24-26页 |
| 2.4 丰度估计算法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 全约束最小二乘法(FCLS)求解 | 第26页 |
| 2.4.2 稀疏回归丰度估计算法 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于低秩分解的联合稀疏解混 | 第30-36页 |
| 3.1 低秩分解模型构建 | 第30-32页 |
| 3.2 联合稀疏模型 | 第32-33页 |
| 3.3 联合稀疏解混求解 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 实验分析与结果验证 | 第36-65页 |
| 4.1 实验数据说明 | 第36-38页 |
| 4.2 低秩分解方法结果比较 | 第38-43页 |
| 4.2.1 低秩分解方法参数调整 | 第38-39页 |
| 4.2.2 相似块的有效性 | 第39-42页 |
| 4.2.3 低秩分解运行时间比较 | 第42-43页 |
| 4.3 联合稀疏解混方法结果分析 | 第43-63页 |
| 4.3.1 解混结果精度分析 | 第43-60页 |
| 4.3.2 解混结果的稀疏度 | 第60-62页 |
| 4.3.3 联合稀疏解混时间比较 | 第62-63页 |
| 4.4 实验总结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
