高光谱遥感图像混合像元分解算法研究

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1、分类号：单位代码：密级：学号：硕士专业学位论文中文论文题目：高光谱遥感图像混合像元分解算法研究英文论文题目：申请人姓名：周昕指导教师：厉小润专业学位类别：工程硕士专业学位领域：电气工程所在学院：电气工程学院论文提交日期高光谱遥感國像混合像元分觯算法研究文作签名：辱教师签名：泡论文评■人名评评阗人评阋人评阅人评闺人答得委员会主瘰委员容冬逢教擾渐江大學电气工学院委貝：厉小满齋江大孿脊透搜术研委员李趙鍵教擾齎江大学电气工程学院委灵渐江大孝电气工凝学院篸员；答爾ResearchonSpectralUnmixingforHyperspectralImagery

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3、版权使用授权书本学位论文作者宪全翁江大學有稹保留家考矢籲或氰输链交本论文约复件磁盘，许论文《釁灣和瑨處人戆砹浙江大牵可以将学位》文全懲斌分入有笑库遨巧裣传播，可以采用修■学论密終学论文在鱗吝装递戶：本授祅《学位论作者签导邓鍪名字期：答字朱浙江大学硕士学位论文致谢致谢在完成本论文的研究工作中，得到了许多人的帮助，在此表示诚挚的感谢。首先要感谢我的导师厉小润老师，从论文选题到论文的写作过程给予我真诚的鼓励、中肯的建议和指导。在读研的两年多中，厉老师也一直给予我学习和生活上的指导和帮助，他严谨细致的治学作风，积极开拓的工作态度给予了我深深的影响，值得我终身

4、学习。十分感谢赵辽英老师，在我硕士研究工作中给予的悉心指导。她对于工作的严谨态度和渊博的学识指引着我在学术道路上的不断探索和前进，使我理解了科研应有之意。衷心感谢实验室的兄弟姐妹们和舍的室友们，在他们的帮助和支持下，度过了两年多的快乐时光，创造了许多难忘的美好回忆。最后感谢我的父母和朋友，在这几年中给予的关怀和支持，使我有勇气和信念不断前进。周昕年月日浙江大学硕士学位论文摘要摘要高光谱遥感图像具有上百个波段，能够提供十分丰富的地物信息，是近年来遥感图像领域的重要研究方向。高光谱图像空间分辨率较低的特点使得图像中的像元光谱普遍由多种地物光谱混合而成，给

5、目标分类、地物识别等后续应用造成了困难，因此对混合像元进行精确解混对提取精细地物信息具有重要意义。本文基于混合像元分解常用的光谱模型，从提高丰度求解算法精度或效率的角度出发，提出了改进的算法。本文的主要研究工作概括如下：介绍了目前混合像元分解的理论体系。根据对光子传输过程的不同假设，光谱摸型可以分为线性摸型和非线性模型。对这两种模型的理论假设做了具体的解释，并探讨了两种模型的各自特点和适用情况。筒要概述了基于这两种模型的混合像元分解算法。基于线性模型，根据单形体体积比求解丰度的原理和全约束限制条件，提出了一种能够快速实现的全约束线性混合像元分解算法。

6、通过引入行列式定理，避免了单形体体积比的行列式计算，简化为矩阵的简单数乘。全新迭代投影算法的引入，使丰度估计结果满足非负性约束的条件。仿真图和真实的图像数据实验验证了该方法的算法效率。将粒子群优化算法引入到基于广义双线性模型的混合像元分解过程之中，提出了一种非线性混合像元分解方法。算法在保证时间效率的基础上，体现出了比传统算法在分解精度上的优越性，并且通过一系列仿真数据的实验验证了其在多种条件下的鲁棒性。关键词：高光谱图像，混合像元分解，线性模型，双线性摸型，粒子群浙江大学硕士学位论文，，浙江大学硕士学位论文浙江大学硕士学位论文目录目录摘第章绪论课题

7、研究背景及意义国内外研究现状及分析本文研究内容和研究方法本文组织结构本章小结第章高光谱图像混合像元分解理论光谱混合模型模型适用性线性混合像元分解算法非线性混合像元分解算法本章小结第章全约束线性混合像元分解的几何方法降维后数据的丰度估计方法重心坐标表示的丰度系数改进的重心坐标算法丰度系数的非负性约束全约束混合像元分解算法实验结果与分析本章小结第章基于粒子群优化算法的非线性混合像元分解粒子群优化算法双线性混合模型基于粒子群的非线性混合像元分解算法实验结果与分析浙江大学硕士学位论文本章小结第章总结和展望全文总结研究展望参考文献攻读硕士学位期间发表的学术论文

8、浙江大学硕士学位论文第章绪论第章绪论课题研究背景及意义遥感，顾名思义，就是遥远的感知，是指通过不接触被探测的