高光谱影像子空间分析孤立森林异常目标探测方法

复杂的背景信息和高维冗余波段是影响高光谱遥感影像异常目标检测精度的重要因素.本文针对高光谱影像异常目标提取提出了一种子空间分析孤立森林探测方法.该方法不对背景做高斯分布假设,通过正交子空间分析增强输入特征影像中潜在异常目标与背景之间的对比度,通过主成分分析法降维来降低孤立森林算法带来的不确定性,运用了全局和局部结合的思想实现异常目标检测.在停机坪、海滩、港口和草地4个不同场景的高光谱影像上的试验结果表明,本方法的异常目标提取精度较经典方法取得了更好的结果.该方法不仅有效地处理了高光谱遥感影像的复杂背景和高维问题,还有效地利用了空间信息.     

基于多孔径映射的高光谱异常检测算法

针对高光谱遥感异常检测中复杂背景与异常目标之间光谱特征相关性导致背景模型难以准确估计的问题,提出了一种基于多孔径映射的高光谱遥感异常检测算法。首先,不同于背景建模提取背景特征的方法,多孔径映射从不同角度提取数据特征,通过构建基集合表征高光谱数据的光谱特性,获得用于衡量统计差异的异常显著性指标。其次,为了实现对具有适中及低异常显著性像素的精细分析,本文基于模糊逻辑理论构建隶属度函数获得关于像素异常显著性的连续性属性标记,并将隶属度值作为权重,通过加权迭代过程实现多孔径映射的自适应收敛。最后,借鉴模糊逻辑理论中的去模糊机制,对多孔径检测结果进行融合,获得最终的检测结果。本文仿真试验采用高光谱遥感数据,从稳健性及对低显著度目标敏感性方面对算法进行验证。     

高光谱图像目标检测算法分析

本文将国内外的高光谱图像目标检测算法分为光谱异常检测、光谱匹配检测和高光谱与高空间分辨率结合目标检测三种检测算法,分析了三种检测算法的原理、应用特点和局限性,并探讨了目标检测算法的发展的可能性。     

显著性权重RX高光谱异常点检测

高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。     

高光谱遥感异常目标探测方法性能对比分析

本文利用高光谱遥感异常目标探测理论,探讨了目前已有的几种异常目标探测方法;通过对3组数据进行试验,并从探测率和虚警率、ROC曲线及其下的面积及算法的运行时间,对几种异常检测算法的检测性能进行对比分析;最后基于统计模型和基于表示模型对3组数据的检测效果进行对比分析,从而得出适合于不同数据的检测方法,为高光谱遥感异常目标探测提供更多的支持。     

高光谱图像异常目标检测算法研究与进展

高光谱图像是一种新型的具有"图谱合一"特性的遥感图像,其连续的光谱曲线可更好地表达地表物质间的细微差异,在地表物质的分类、解混和目标探测等方面得到了广泛应用。随着高光谱遥感技术的深入发展,对不需要先验信息的异常目标检测的研究成为最活跃的方向之一,许多研究者提出了具有较好效果的异常检测算法。基于对国内外已有算法的综合归纳和分析,系统地论述了高光谱异常检测的研究现状和最新进展。阐述了高光谱异常目标检测的实质和基本理论;从算法思想、关键技术和优缺点等方面重点分析总结了较有代表性的异常目标检测算法,并对其进行了概括和阐述;最后对异常检测算法的未来研究方向进行了展望,力图为高光谱异常目标检测算法研究找到新的突破点。     

基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的应用

运用基于波段间相关性的高光谱影像波段选取方法进行波段的预选取．采用投影寻踪的方法在动力演化算法的基础上寻找最佳投影方向．将高维数据投影至低维数据空间．在各投影分量图像上采用零点检测阈值化的方法进行异常目标的提取。实验结果表明了基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的有效性。     

基于主成分抑制的高光谱图像异常目标检测方法

高光谱图像异常目标检测主要用于检测图像中的区别于背景环境的异常目标,为图像目标的判读提供一个初步的判断,是高光谱图像应用的一个重要内容。本文在研究现有异常目标检测算法的基础上,采用基于主成分抑制和顶点成分分析相结合的方法,对实验图像中的异常目标进行了检测,取得了较好的效果。     

加权网页排序算法在道路网自动选取中的应用

针对现有算法在计算道路网节点重要度时忽略节点间的相互影响以及道路密度引起的重要度异常等问题,提出了一种基于加权网页排序算法的道路网自动提取方法。首先将道路连接成路段,以路段为网络节点,道路交叉作为节点连线,路段长度作为边的权重,将道路网抽象成有向有权图;然后利用加权网页排序算法计算有向有权图节点的重要度,并利用链接作弊检测的方法修正由道路密度引起的节点重要度异常,得到道路节点的最终重要度排序,从而完成道路网的提取。通过真实路网数据进行实验分析,结果表明,相对基于网络中心性的方法,该算法的提取结果能够更好地保留原始路网的密度差异和整体结构。     

利用天宫一号和Landsat7对地观测数据的森林变化检测

由于自然演替和一些干扰因素的影响,森林覆盖处在不断的变化中.结合云南省西双版纳地区的天宫一号高光谱数据以及Landsat影像,研究了热带森林覆盖制图与变化检测的自动化识别方法.首先分析了每景影像中红光波段的光谱属性,依据直方图提取出纯净森林像元,然后计算影像中各像元与纯净森林像元之间的光谱相似性,从而得到森林指数并以此为依据提取出每景影像对应的森林覆盖图,将多期的森林覆盖专题图进行叠加分析即可得到森林变化专题图.结果表明:(1)使用天宫一号高光谱影像可以进行森林覆盖自动化提取,生成的森林覆盖图合理地反映了森林分布状况;(2)与多期遥感影像结合进行森林变化信息提取,提取结果很好地体现了森林减少和森林恢复情况,对新恢复的未郁闭森林也可以进行有效检测.