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基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法
随着高光谱技术的不断发展，在遥感、地质、农业等领域中，高光谱图像已广泛应用。然而，高光谱图像中可能存在许多异常数据点，这些异常点可能会对数据的分析和应用产生负面影响，因此需要一种有效的高光谱异常检测算法。
传统的高光谱异常检测算法主要基于距离度量来检测异常点，如Mahalanobis距离、欧式距离等。但是这些算法无法有效处理数据中存在噪声和非线性关系的情况。因此，本文提出一种基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法。
首先，我们需要定义新型光谱相似度量核。在传统的高光谱图像中，每个像素点包含多个光谱波段的反射率，因此需要将多个光谱波段组合成一个特征向量。然而，不同波段之间可能存在复杂的非线性关系。因此，我们使用核技巧来学习特征之间的非线性关系。具体来说，我们定义一个核函数K(x,y)，将多个光谱波段的特征向量映射到一个高维的特征空间中，使得在该空间中的距离能够反映出光谱之间的非线性关系。此外，我们采用一种新的相似度度量方法，即将两个特征向量映射到高维特征空间中，然后计算它们之间的距离。
其次，我们使用基于核的One-classSVM算法来检测高光谱图像中的异常点。One-classSVM是一种无监督的异常检测算法，可以在不知道正常数据的情况下，识别出异常的数据点。具体来说，我们使用One-classSVM将光谱特征向量映射到高维特征空间中，在该空间中尝试找到一个超平面，使得正常数据点与超平面之间的间隔最大。然后我们将异常分数定义为样本点与超平面之间的距离，那些距离超过一定阈值的数据点将会被判定为异常点。
实验对于算法进行了验证。我们选取了两类常见的遥感数据集，并将其加上不同程度的异常点噪音。实验结果表明，本文提出的基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法能够在处理高光谱图像中的异常点问题上具有较好的效果，特别是对于那些具有复杂非线性特征的异常点。
总之，本研究提出了一种基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法，通过使用核技巧来学习光谱特征之间的非线性关系，有效地检测出存在于高光谱图像中的异常点。该算法在实验中表现出了良好的性能，可供相关领域的研究者参考。