| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于硬分类方法的海岸线提取研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于软分类方法的海岸线提取研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 亚像元分解及光谱混合分析理论 | 第19-24页 |
| 2.1 亚像元分解基本概念 | 第19页 |
| 2.2 亚像元分解成像机理 | 第19-21页 |
| 2.3 光谱混合模型 | 第21-23页 |
| 2.3.1 非线性光谱混合模型 | 第21页 |
| 2.3.2 线性光谱混合模型 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于自动亚像元分解的海岸线提取技术研究 | 第24-33页 |
| 3.1 改进W-V-I-S模型的混合像元提取和端元确定 | 第24-28页 |
| 3.1.1 W-V-I-S模型计算 | 第24-25页 |
| 3.1.2 W-V-I-S混合像元提取 | 第25-27页 |
| 3.1.3 基于PPI算法的W-V-I-S混合像元端元提取 | 第27-28页 |
| 3.1.4 基于光谱角的光谱匹配 | 第28页 |
| 3.2 基于全约束最小二乘法的线性光谱分解 | 第28-29页 |
| 3.3 基于空间吸引力模型的海岸线提取 | 第29-31页 |
| 3.4 精度评估 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 海岸线提取实验结果与分析 | 第33-48页 |
| 4.1 研究区域和数据来源 | 第33-35页 |
| 4.1.1 研究区域 | 第33页 |
| 4.1.2 数据描述 | 第33-35页 |
| 4.1.3 参考数据 | 第35页 |
| 4.2 基于ASPCE方法的海岸线提取 | 第35-40页 |
| 4.2.1 数据预处理和端元数目确定 | 第35-36页 |
| 4.2.2 基于W-V-I-S模型端元提取和端元类型确定 | 第36-38页 |
| 4.2.3 基于空间吸引力模型海岸线提取结果 | 第38-40页 |
| 4.3 对比方法和精度验证 | 第40-47页 |
| 4.3.1 基于对比方法的海岸线提取 | 第41-43页 |
| 4.3.2 精度分析 | 第43-46页 |
| 4.3.3 误差分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
