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高光谱遥感目标探测中的信息增强与特征提取研究的综述报告
高光谱遥感是一种通过采集非常窄的频带光谱数据来获得地表物质光谱信息的技术，因其可以提供更详细的信息而受到关注。在高光谱遥感应用中，目标探测是其中的重要研究领域之一。高光谱遥感图像中的目标探测具有复杂性和困难性，这是由于高光谱数据文件体积大、波段数量多、相关算法复杂和工作流程多等因素所导致的。因此，如何有效地提取光谱数据中的有效信息，成为了高光谱遥感目标探测中重要的研究内容之一。
信息增强是目标探测中一个重要的研究内容，其可以通过提高图像质量，使目标更加突出、清晰，从而增加探测的准确性。其中，直方图均衡化是一种常见的方法，它可以通过拉伸光谱图像的对比度，使一些原本较暗的像素区域成为较亮的像素区域，从而使目标区域更加明显。但是，直方图均衡化方法会放大背景中噪声和光照差异，造成图像的伪影和不能同步处理数据中的空间和光谱变化等问题。为了解决这些问题，提出了多种信息增强的方法。例如，Wavelet变换可以分解光谱数据，在不增加噪声的情况下增加图像的高频信息，从而提高目标区域的对比度和亮度等级。另外，自适应直方图均衡化和局部直方图均衡化方法可以根据光谱数据中像素的分布进行图像增强，弥补直方图均衡化方法中的不足。
在高光谱遥感目标探测中的特征提取研究中，主要包括常见的方法有：像元统计方法、特征变换方法和深度学习方法等。
像元统计方法是最常用的特征提取方法之一，基于该方法可以计算出每个像素在各个波段上的均值、标准差、相关系数以及其他描述符。常见算法包括主成分分析（PCA）和最小二乘回归（LSR）等。其中，PCA是一种主要的差异化方法，可用于降低数据的维数。它实际上是将高光谱图像转换成降维后的低维子空间，由此可以更好地区分影像中的目标。除此之外，LSR可以检测到不同波段上的反射率，但在目标存在噪声、地物覆盖复杂或目标掩盖等情况下，精度会降低。
特征变换方法是通过对数据进行一些特殊变换，从而使数据能尽量地反映出目标特征的方法。这些方法包括离散余弦变换、小波变换和小波分组奇异值分解等。离散余弦变换作为最老的方法之一，可以将数据从频域转换到空域，降低计算量和存储空间。相对于下采样，小波变换可以捕捉到局部信息，从而提高了目标的辨别度。而小波分组奇异值分解则可以更好地处理高光谱数据中的冗余信息问题，并对多源信息进行多尺度分析。
深度学习方法是近年来的研究热点，其利用深度神经网络的隐层特征，可以提高分类精度和特征提取能力。常用的深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等。卷积神经网络可以嵌入空间和光谱信息，对高光谱数据中的复杂信息提取具有优异的性能。为了避免过度拟合，通过神经元自适应选择正则化函数、滑动窗口大小的初始值等方法，完成神经网络的训练，提高分类精度和泛化能力。
综上所述，高光谱遥感目标探测中的信息增强和特征提取研究是非常重要的。当前的研究趋势是多学科交叉融合，结合传统方法和新型技术，发掘大量高光谱遥感数据中的信息，从而挖掘出更多实际意义的信息资源，为国民经济的发展和遥感遥测技术的进一步发展提供支持。