| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·项目介绍与课题依托 | 第10-11页 |
| ·课题研究目标与意义 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 高光谱遥感基础理论 | 第13-22页 |
| ·遥感电磁波理论 | 第13-14页 |
| ·电磁波 | 第13-14页 |
| ·电磁波谱 | 第14页 |
| ·光谱与高光谱图像 | 第14-16页 |
| ·光谱 | 第14-15页 |
| ·高光谱图像 | 第15-16页 |
| ·高光谱图像的特点 | 第16页 |
| ·地物的光谱特征 | 第16-18页 |
| ·地物的反射类别 | 第17页 |
| ·地物的反射波谱 | 第17-18页 |
| ·岩石矿物的光谱特性 | 第18-22页 |
| ·岩石、矿物光谱产生机理 | 第18-19页 |
| ·矿物的光谱特性及其分析 | 第19-20页 |
| ·岩石的光谱特性及其分析 | 第20-22页 |
| 第三章 混合像元的矿物分类与识别 | 第22-33页 |
| ·混合像元产生的原因及其影响 | 第22-24页 |
| ·混合像元产生的原因 | 第22-24页 |
| ·混合光谱仪对高光谱遥感图像识别的影响 | 第24页 |
| ·传统的高光谱分析识别方法 | 第24-29页 |
| ·光谱角度填图法（SAM） | 第25-26页 |
| ·最大似然性方法（MLC） | 第26-27页 |
| ·神经网络方法（ANN） | 第27-28页 |
| ·光谱波形匹配法 | 第28-29页 |
| ·基于混合像元的光谱分析方法 | 第29-32页 |
| ·线性光谱混合模型 | 第29-30页 |
| ·非线性光谱混合模型 | 第30-32页 |
| ·改进型高斯模型（MGM）方法 | 第32-33页 |
| 第四章 改进型高斯模型的设计与实现 | 第33-47页 |
| ·MGM 的理论依据 | 第33-36页 |
| ·MGM 的物理理论依据 | 第33-34页 |
| ·高斯模型（GM）方法 | 第34-35页 |
| ·改进型高斯模型（MGM）的提出和假设 | 第35-36页 |
| ·MGM 模型方法的可行性 | 第36-41页 |
| ·Sunshine 实验 | 第36-40页 |
| ·改进型高斯模型方法应用于高光谱遥感图像分类中的优点 | 第40-41页 |
| ·数学模型设计原理分析 | 第41-45页 |
| ·模型算法实现 | 第45-47页 |
| 第五章 实验分析 | 第47-63页 |
| ·标准光谱库矿物光谱曲线的拟合 | 第48-55页 |
| ·样本光谱的选取 | 第49-50页 |
| ·样本矿物的光谱曲线 | 第50-53页 |
| ·样本光谱拟合的结果 | 第53-55页 |
| ·混合像元识别 | 第55-62页 |
| ·实验图像的矿物分布和像元的选取 | 第55-59页 |
| ·光谱特征波段的估计得到拟合参数设置 | 第59页 |
| ·混合像元拟合得出拟合结果 | 第59-60页 |
| ·对比并识别混合像元的成分 | 第60-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| ·实验结果对比 | 第62页 |
| ·异常分析 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文小结 | 第63页 |
| ·下一步工作的展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68页 |