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高光谱遥感影像自动混合像元分解研究

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高光谱遥感影像自动混合像元分解研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-29页
  1.1 研究背景与意义第13-17页
    1.1.1 高光谱遥感第13-14页
    1.1.2 混合像元的产生及其分解第14-17页
  1.2 混合像元分解的研究现状第17-25页
    1.2.1 线性混合光谱分解及其研究进展第18-20页
    1.2.2 非线性混合光谱分解及其研究进展第20-21页
    1.2.3 自动端元提取研究进展第21-25页
  1.3 主要研究的内容和可能的创新第25-26页
    1.3.1 论文研究的内容第25-26页
    1.3.2 论文的创新第26页
  1.4 论文的章节安排第26-29页
第二章 混合光谱分解模型与自动端元提取第29-56页
  2.1 高光谱遥感影像混合像元模型第29-41页
    2.1.1 线性光谱混合模型第31-32页
    2.1.2 非线性光谱混合模型第32-35页
    2.1.3 线性混合光谱分解方法的拓展第35-38页
      2.1.3.1 加权最小二乘混合像元分解第35-36页
      2.1.3.2 基于正态成分随机模型的线性混合光谱分解第36-38页
    2.1.4 基于广义双线性的非线性混合像元分解模型第38-41页
  2.2 自动端元提取和线性光谱分解第41-47页
    2.2.1 基于凸几何模型的端元识别算法第41-45页
    2.2.2 基于凸几何模型的端元生成算法第45-47页
    2.2.3 基于统计模型的端元提取算法第47页
    2.2.4 基于线性模型的组分估计算法第47页
  2.3 基于空间信息的自动端元提取算法第47-49页
  2.4 盲信号分离第49-55页
    2.4.1 独立成分分析ICA Independent components analysis第50-52页
    2.4.2 非负矩阵分解(NMF)及其的改进算法第52-55页
本章小结第55-56页
第三章 融合空间信息的混合自动端元提取方法第56-80页
  3.1 端元数的估计第56-61页
    3.1.1 VD估计的基本原理第57-59页
    3.1.2 HySime估计的基本原理第59-60页
    3.1.3 二阶矩线性SML维数估计的基本原理第60-61页
  3.2 融合空间信息的端元光谱混合自动提取方法第61-67页
    3.2.1 SID-SAD测度第62-63页
    3.2.2 空间邻域权重第63-64页
    3.2.3 混合自动端元提取算法第64-67页
  3.3 实验与分析第67-79页
    3.3.1 模拟实验数据第67-69页
    3.3.2 cuprite真实数据的实验第69-76页
    3.3.3 敏感性分析第76-79页
本章小结第79-80页
第四章 基于最小体积方差约束的稀疏删减自适应端元提取算法第80-105页
  4.1 稀疏促进和稀疏删减理论第80-81页
  4.2 基于最小体积单形体的端元逼近MVT算法第81页
  4.3 基于最小体积方差的稀疏删减自适应端元提取算法第81-88页
    4.3.1 通过叉积的体积方差限制第83-84页
    4.3.2 稀疏删减第84-85页
    4.3.3 SPEEVD算法第85-88页
  4.4 实验与分析第88-104页
    4.4.1 模拟实验数据第88-95页
    4.4.2 实际实验数据第95-103页
    4.4.3 敏感性分析第103-104页
本章小结第104-105页
第五章 基于空间预处理的最小体积方差约束的盲分解算法第105-125页
  5.1 盲分解算法的背景第105-106页
  5.2 基于空间预处理的最小体积方差限制的盲分解算法第106-109页
  5.3 实验与分析第109-124页
    5.3.1 模拟实验数据第109-114页
    5.3.2 真实影像分析第114-124页
本章小结第124-125页
第六章 总结与展望第125-127页
  6.1 本文总结第125-126页
  6.2 研究展望第126-127页
参考文献第127-144页
附录第144-147页
致谢第147-148页

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