| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·混合像元及其对多光谱图像分类的影响 | 第9-10页 |
| ·相关研究现状及发展动态 | 第10-14页 |
| ·端元提取 | 第10-12页 |
| ·丰度估计 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 混合像元分类的原理与方法 | 第16-39页 |
| ·多维影像数据的降维方法 | 第16-18页 |
| ·光谱相似性度量工具 | 第18-19页 |
| ·光谱混合分析 | 第19-26页 |
| ·线性和非线性混合光谱 | 第19-20页 |
| ·几种线性混合像元分类模型 | 第20-23页 |
| ·分类精度评价 | 第23-26页 |
| ·端元提取 | 第26-30页 |
| ·端元与凸面单体的关系 | 第26-27页 |
| ·几种端元提取算法 | 第27-30页 |
| ·实验与分析 | 第30-37页 |
| ·实验目的 | 第30页 |
| ·实验数据 | 第30-31页 |
| ·端元提取结果与分析 | 第31-35页 |
| ·混合像元分类结果与分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 端元数目和初始端元的自动获取 | 第39-48页 |
| ·端元数目的自动确定 | 第39-42页 |
| ·HFC（Harsanyi-Farrand-Chang） | 第39-40页 |
| ·基于RMSE的端元数目自动获取 | 第40-41页 |
| ·基于端元独立性的端元数目自动获取 | 第41-42页 |
| ·初始端元的获取 | 第42-43页 |
| ·实验与分析 | 第43-47页 |
| ·实验目的 | 第43页 |
| ·实验数据 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于凸面单体边界的端元快速提取算法 | 第48-60页 |
| ·凸面单体边界提取 | 第48-52页 |
| ·基于凸面单体边界的端元快速提取算法 | 第52-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-59页 |
| ·实验目的 | 第53页 |
| ·实验数据 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 决策二叉树在混合像元分类中的应用 | 第60-67页 |
| ·决策二叉树及其在遥感影像分类中的应用 | 第60-61页 |
| ·基于决策二叉树的混合像元分类算法 | 第61-64页 |
| ·实验与分析 | 第64-66页 |
| ·实验目的 | 第64页 |
| ·实验数据 | 第64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |