共查询到16条相似文献，搜索用时 984 毫秒
1.
2.
3.
4.
遥感探测到的小目标信号一般是弱信号,利用传统的高光谱异常变化检测方法直接抑制背景来突出异常变化目标,往往导致小目标弱信号同时被抑制,造成目标探测率低、虚警率高。基于独立成分分析方法,研究了弱信号小目标的高光谱变化检测模型,该模型首先通过投影寻踪将异常变化影像投影到独立成分,突出异常变化目标,然后再抑制背景,从而达到异常变化目标和背景的有效分离。该模型可以有效降低虚警率,提高探测率。利用模拟数据和真实数据进行了精度验证,结果表明,利用模拟数据得到的探测精度为99%,利用真实数据得到的检测精度为86%,与传统异常变化检测算法相比,精度最高提高了9%。本文研究方法适用于弱信号小目标的高光谱异常变化检测。 相似文献
5.
高光谱影像特征提取序贯投影寻踪方法 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱影像特征提取涉及高维数据处理难题,必须寻求一种高效的数据处理方法,实现高维数据的降维处理.为提高数据处理效率,应用投影寻踪理论和算法,提出了一种改进的序贯投影寻踪方法,用于高光谱影像特征提取.重点给出了序贯投影寻踪的实现过程,并利用高光谱数据进行了地物分类试验.结果表明,改进的序贯投影寻踪方法可以在保证分类精度的前提下,大幅提高数据处理效率. 相似文献
6.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
7.
8.
随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。 相似文献
9.
针对高光谱影像数据中存在大量冗余,传统异常探测算法应用高光谱所有波段进行探测计算量巨大的问题,提出一种基于波段相似性线性预测与学习字典的异常探测算法。该算法首先通过对波段的相似性进行线性预测,找到最不相似的波段子集;然后,利用学习字典算法获得能够表征图像背景信息的背景字典,并通过低秩分解的算法将影像分解为低秩矩阵与稀疏矩阵;最后,使用经典RXD(Reed-X detector)探测算法对稀疏影像进行异常探测。实验结果表明,该算法可以在减少计算代价、保持波段原始信息不被破坏的同时,能够较好地实现了高光谱影像的异常探测。 相似文献
10.
提出了一种新的逐次投影寻踪方法,对高光谱数据进行降维处理,采用定量化的指标,通过对高光谱数据的多次一维投影,逐步选取有效成分,构建新的低维正交空间. 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
K.C. Tiwari M.K. Arora D. Singh 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Hyperspectral data acquired over hundreds of narrow contiguous wavelength bands are extremely suitable for target detection due to their high spectral resolution. Though spectral response of every material is expected to be unique, but in practice, it exhibits variations, which is known as spectral variability. Most target detection algorithms depend on spectral modelling using a priori available target spectra In practice, target spectra is, however, seldom available a priori. Independent component analysis (ICA) is a new evolving technique that aims at finding out components which are statistically independent or as independent as possible. The technique therefore has the potential of being used for target detection applications. A assessment of target detection from hyperspectral images using ICA and other algorithms based on spectral modelling may be of immense interest, since ICA does not require a priori target information. The aim of this paper is, thus, to assess the potential of ICA based algorithm vis a vis other prevailing algorithms for military target detection. Four spectral matching algorithms namely Orthogonal Subspace Projection (OSP), Constrained Energy Minimisation (CEM), Spectral Angle Mapper (SAM) and Spectral Correlation Mapper (SCM), and four anomaly detection algorithms namely OSP anomaly detector (OSPAD), Reed–Xiaoli anomaly detector (RXD), Uniform Target Detector (UTD) and a combination of Reed–Xiaoli anomaly detector and Uniform Target Detector (RXD–UTD) were considered. The experiments were conducted using a set of synthetic and AVIRIS hyperspectral images containing aircrafts as military targets. A comparison of true positive and false positive rates of target detections obtained from ICA and other algorithms plotted on a receiver operating curves (ROC) space indicates the superior performance of the ICA over other algorithms. 相似文献
13.
Hamidullah Binol 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(10):1605-1615
This article presents a novel supervised target detection approach on hyperspectral images based on Fukunaga–Koontz Transform (FKT) with compositional kernel combination. The Fukunaga–Koontz Transform is one of the most effective techniques for solving problems that involve two-pattern characteristics. To capture nonlinear properties of data, researchers have extended FKT to kernel FKT (KFKT) by means of kernel machines. However, the performance of KFKT depends on choosing convenient kernel functions and/or selection of the proper parameter(s). In this work, instead of selecting a single kernel for nonlinear version of FKT, we have applied a compositional kernel combination approach to capture the underlying local distributions of hyperspectral remote sensing data. Optimal parameter selection for each kernel function is achieved applying an evolutionary technique called differential evolution algorithm. The proposed new nonlinear target detection algorithm is tested for hyperspectral images. The experimental results verify that the proposed target detection algorithm has effective and promising performance compared to the conventional version for supervised target detection applications. 相似文献
14.
由于物体表面的空间分布通常是富有规律且局部连续的,在高光谱影像分类中应充分利用其光谱和空间信息。本文在对高光谱影像立方体进行降维处理的基础上,提出了一种联合空域和谱域信息的高光谱影像高效分类方法。首先,分别选用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和正交投影波段选择(Orthogonal Projection Band Selection,OPBS)两种方法对原始高光谱数据进行预处理,获取降维后的影像数据。然后在其基础上提取扩展形态学特征(Extended Morphology Profiles,EMP)和地物表面纹理特征,组成联合光谱和纹理、形状结构特征。最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对联合特征进行分类。针对不同真实高光谱数据集的实验结果表明,本文提出的方法运算效率高且具有令人满意的分类性能。 相似文献
15.
16.
天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力. 相似文献