| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第1章 高光谱数据处理技术概述 | 第13-37页 |
| ·高光谱遥感基本概念 | 第13-15页 |
| ·光谱成像技术的分类 | 第15-19页 |
| ·高光谱遥感的应用 | 第19-23页 |
| ·地质应用 | 第20页 |
| ·农业应用 | 第20-21页 |
| ·水环境监测 | 第21-22页 |
| ·军事应用 | 第22-23页 |
| ·高光谱数据处理技术 | 第23-30页 |
| ·高光谱数据的条带噪声去除 | 第24-26页 |
| ·高光谱数据的大气校正 | 第26-27页 |
| ·高光谱数据的降维 | 第27-28页 |
| ·高光谱数据的分类 | 第28-29页 |
| ·高光谱数据的解混合 | 第29-30页 |
| ·高光谱数据处理技术发展趋势 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31页 |
| 参考文献 | 第31-37页 |
| 第2章 HJ-1AHSI 条带噪声产生机理 | 第37-65页 |
| ·HJ-1A 超光谱成像仪条带噪声形成原因 | 第37-43页 |
| ·条带噪声的表现形式 | 第38页 |
| ·HJ-1A 超光谱成像仪的成像原理 | 第38-42页 |
| ·干涉式光谱学原理 | 第38-41页 |
| ·SAGNAC 空间调制型干涉光谱仪成像原理 | 第41-42页 |
| ·推扫和数据拼接 | 第42-43页 |
| ·仪器中的不一致性因素分析 | 第43-61页 |
| ·狭缝宽度 | 第43-45页 |
| ·探测单元 | 第45-55页 |
| ·暗电流的产生原因 | 第45-47页 |
| ·暗电流对单波段数据的影响 | 第47-50页 |
| ·像元响应不均匀性的产生原因 | 第50-52页 |
| ·像元响应不均匀性对单波段数据的影响 | 第52-55页 |
| ·CCD 不同分区的响应差异 | 第55-61页 |
| ·电子线路设计 | 第55-56页 |
| ·电路设计不确定性的评定方法 | 第56-57页 |
| ·放大电路的不确定性 | 第57-58页 |
| ·CCD 不同分区响应的不均匀性 | 第58-60页 |
| ·分区响应不均匀性对单波段数据的影响 | 第60-61页 |
| ·条带噪声产生机理分析 | 第61-62页 |
| ·本章总结 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 第3章 HJ-1AHSI 条带噪声的去除方法 | 第65-91页 |
| ·常见的条带噪声消除方法 | 第65-67页 |
| ·直方图匹配法 | 第66页 |
| ·矩匹配法 | 第66-67页 |
| ·低通滤波法 | 第67页 |
| ·条带去除效果的评价方法 | 第67-72页 |
| ·图像信息保持能力评价标准 | 第67-68页 |
| ·光谱信息保持能力评价标准 | 第68-72页 |
| ·基于光谱距离的光谱信息保持能力评价标准 | 第68-70页 |
| ·基于光谱相似度的光谱信息保持能力评价标准 | 第70-72页 |
| ·二次灰度系数校正法 | 第72-79页 |
| ·算法原理与步骤 | 第72-73页 |
| ·条带噪声去除实验验证 | 第73-79页 |
| ·图像信息保持能力评价 | 第75-76页 |
| ·光谱信息保持能力评价 | 第76-79页 |
| ·基于辐射定标的条带噪声消除方法 | 第79-88页 |
| ·光谱定标 | 第79-82页 |
| ·光谱定标原理及其误差影响 | 第79-81页 |
| ·实验室光谱定标 | 第81-82页 |
| ·星上光谱定标 | 第82页 |
| ·辐射定标 | 第82-86页 |
| ·实验室相对辐射定标 | 第82页 |
| ·实验室绝对辐射定标 | 第82-83页 |
| ·辐射场定标 | 第83-86页 |
| ·一种推扫型干涉成像光谱仪的辐射场定标方法 | 第86-87页 |
| ·基于辐射定标的条带噪声消除方法间接证明 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 第4章 高光谱数据的大气校正 | 第91-102页 |
| ·基于 FLAASH 和 QUAC 的大气校正 | 第91-98页 |
| ·FLAASH 大气校正模块 | 第91-93页 |
| ·FLAASH 大气校正模型 | 第92-93页 |
| ·FLAASH 输入数据要求 | 第93页 |
| ·QUAC 大气校正模块 | 第93-96页 |
| ·QUAC 大气校正模型 | 第94-95页 |
| ·QUAC 输入数据要求 | 第95-96页 |
| ·FLAASH 和 QUAC 大气校正结果 | 第96-98页 |
| ·大气校正所用数据源简介 | 第96页 |
| ·HJ-1A 超光谱数据的大气校正 | 第96-98页 |
| ·基于厚云光谱的快速大气校正(BCSQUAC) | 第98-100页 |
| ·BCSQUAC 大气校正原理 | 第98-99页 |
| ·BCSQUAC 方法实验验证 | 第99-100页 |
| ·本章总结 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-102页 |
| 第5章 高光谱数据的降维 | 第102-121页 |
| ·波段增加与光谱距离之间的关系 | 第102-106页 |
| ·光谱角度制图 | 第102-104页 |
| ·相关系数 | 第104-105页 |
| ·欧式距离 | 第105-106页 |
| ·基于光谱距离的最优谱段选择算法 (Optimization Band Selection Algorithm Base on Spectral Metric) | 第106-110页 |
| ·基于光谱角度制图的最优波段选择 | 第106-108页 |
| ·基于相关系数的最优波段选择 | 第108-109页 |
| ·最优波段选择算法实验验证 | 第109-110页 |
| ·改进的最优波段选择算法（ Improved optimization Band Selection Algorithm） | 第110-114页 |
| ·改进的基于光谱角度制图的最优波段选择算法 | 第111-113页 |
| ·改进的最优波段选择算法的实验验证 | 第113-114页 |
| ·波段选择对光谱分类算法的影响 | 第114-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-121页 |
| 第6章 基于空间特征的光谱分类与解混合 | 第121-135页 |
| ·光谱分类算法 | 第121-127页 |
| ·基于光谱特征的监督分类算法 | 第121-122页 |
| ·基于空间特征的监督分类算法 | 第122-123页 |
| ·基于空间特征的监督分类算法实验验证 | 第123-124页 |
| ·基于空间特征的非监督分类算法 | 第124-126页 |
| ·基于空间特征的非监督分类算法实验验证 | 第126-127页 |
| ·基于空间特征非监督分类的光谱解混合 | 第127-132页 |
| ·线性光谱解混合 | 第127-128页 |
| ·基于光谱冗余的端元选择 | 第128-129页 |
| ·光谱解混合实验验证 | 第129-132页 |
| ·本章小结 | 第132页 |
| 参考文献 | 第132-135页 |
| 总结与展望 | 第135-138页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第138-139页 |