高光谱图像非线性解混技术研究

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高光谱图像非线性解混技术研究

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高光谱图像非线性解混技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章绪论	第11-20页
1.1 课题研究的背景和目的意义	第11-13页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 课题研究的目的及意义	第12-13页
1.2 高光谱遥感图像成像与解混技术的发展	第13-17页
1.2.1 高光谱遥感图像成像光谱技术	第13-14页
1.2.2 高光谱遥感图像解混技术的现状与发展	第14-17页
1.3 论文主要研究内容及结构安排	第17-18页
1.4 本文实验环境与实验数据	第18-20页
第2章高光谱图像线性解混技术	第20-31页
2.1 高光谱混合像元的形成	第20-21页
2.2 高光谱线性光谱混合模型	第21-24页
2.2.1 FCLS全约束最小二乘解混	第22-24页
2.3 高光谱端元提取技术	第24-29页
2.3.1 N-FINDR算法	第24-26页
2.3.2 SGA(Simplex Growing Algorithm)端元提取算法	第26-27页
2.3.3 PPI端元提取算法	第27-29页
2.4 高光谱图像降维技术	第29-30页
2.4.1 高光谱图像降维概述	第29页
2.4.2 主成分分析(Principal Component Analysis PCA)	第29-30页
2.5 本章小结	第30-31页
第3章高光谱非线性混合模型及解混算法	第31-51页
3.1 非线性解混模型	第31-36页
3.1.1 Hapke模型	第31-32页
3.1.2 Kubelk-Munk模型	第32-33页
3.1.3 概率模型	第33页
3.1.4 模糊模型	第33页
3.1.5 基于二次多项式的非线性混合模型	第33-34页
3.1.6 基于最小二乘迭代的非线性解混算法	第34-36页
3.2 改进的高光谱非线性模型	第36-37页
3.3 基于Volterra级数的高光谱非线性解混算法	第37-41页
3.3.1 Volterra级数自适用滤波器	第37-39页
3.3.2 LMS Volterra级数非线性解混	第39-41页
3.4 基于遗传算法的非线性解混	第41-44页
3.5 实验内容和结果分析	第44-50页
3.6 本章小结	第50-51页
第4章高光谱混合模型检测	第51-60页
4.1 非线性系数估计与模型判别	第51-54页
4.2 非线性系数估计实验验证	第54-56页
4.3 非线性系数估计应用	第56-58页
4.4 本章小结	第58-60页
结论与展望	第60-62页
参考文献	第62-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第67-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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