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基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测
基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测
摘要：随着高光谱遥感技术的发展，高光谱数据在环境监测、农业管理、城市规划等领域的应用越来越广泛。高光谱图像中常常存在各种异常目标，如油污染、地下水污染等。因此，高效准确地检测和定位这些异常目标对于环境保护和资源管理至关重要。本论文提出一种基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测方法，能够更好地识别高光谱图像中的异常目标。
1.引言
随着高光谱遥感技术的发展，高光谱数据具有更丰富的光谱信息，能够提供更详细的地物分类和定量分析。然而，由于高光谱数据具有高维度且冗余的特点，传统的异常目标检测方法在处理高光谱数据时效果不佳。因此，研究一种能够高效准确地检测高光谱图像中异常目标的方法具有重要意义。
2.相关工作
在过去的几十年里，研究者们提出了许多高光谱异常目标检测方法。其中，基于最大似然估计（MLE）的方法使用高斯模型来建模背景像素，并通过计算像素的异常度来进行目标检测。然而，这种方法无法准确地估计高光谱数据中的异常目标，并且需要耗费大量计算资源。
为了解决上述问题，稀疏表示被引入到高光谱异常目标检测中。稀疏表示假设高光谱信号可以通过一个稀疏向量的线性组合表示，而异常目标在稀疏表示中会产生较大的系数。因此，利用稀疏表示可以更准确地检测和定位高光谱数据中的异常目标。
3.空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测方法
本论文提出了一种基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测方法，该方法主要包括以下步骤：
3.1数据预处理
首先，对高光谱数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正和噪声去除等步骤。预处理能够降低数据的噪声水平，提高异常目标的可检测性。
3.2空-谱结合模型
本方法通过将高光谱数据转换为空间和光谱特征表示，将空-谱结合模型引入异常目标检测中。具体而言，我们使用多尺度分块来提取空间特征，并利用稀疏表示方法提取光谱特征。然后，将空间和光谱特征进行融合，得到一个综合的特征表示。
3.3稀疏表示
在综合的特征表示上，我们利用稀疏表示方法来检测异常目标。具体而言，我们通过最小化目标信号与背景信号的线性表示误差，得到稀疏表示系数。然后，利用稀疏表示系数来计算像素的异常度，并设置一个合适的阈值来判断像素是否属于异常目标。
4.实验与结果分析
在本论文中，我们使用了公开的高光谱数据集来评估提出的方法。实验结果表明，与传统的异常目标检测方法相比，基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测方法能够更准确地检测和定位高光谱数据中的异常目标。
5.结论
本论文提出了一种基于空-谱结合的稀疏高光谱异常目标检测方法，能够高效准确地检测和定位高光谱数据中的异常目标。通过实验验证，该方法在高光谱异常目标检测中具有较好的性能和应用前景。
参考文献：
[1]HuangH,ZouX,ChenX,etal.Hyperspectralanomalydetectionvialearnedlow-rankandsparserepresentations[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2016,54(2):777-789.
[2]ChenS,DuQ,ZhangL.Sparserepresentation-basedanomalydetectionforhyperspectralimagery[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2012,50(7):2542-2557.
[3]ChangCI.Nonparametricweightedfeatureextractionforclassificationofhyperspectralremotesensingimagery[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2006,44(9):2584-2596.
[4]LiJ,Bioucas-DiasJM,PlazaA,etal.Hyperspectralremotesensingimageclassificationusingsparserepresentation[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2010,48(11):3899-3912.