基于核方法和集成學(xué)習(xí)的高光譜圖像異常檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、高光譜遙感是一門(mén)新興的科學(xué)，是當(dāng)前遙感技術(shù)的前沿。高光譜圖像同時(shí)包含了觀測(cè)場(chǎng)景中的空間信息和光譜信息，具有“圖譜合一”的特性，并且具有光譜分辨率高、信息量大的優(yōu)點(diǎn)，可大大提高在目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定性和定量分析的能力，在軍用和民用的許多方面已體現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價(jià)值。高光譜遙感提供了多個(gè)空間分析的可能，通過(guò)深度挖掘光譜空間可以提取目標(biāo)精細(xì)的光譜信息，對(duì)這些信息的綜合處理，提取體現(xiàn)目標(biāo)本質(zhì)的光譜特征將有助于提高目標(biāo)探測(cè)的準(zhǔn)確性和精確性。

2、高光譜圖像特征空間的集成分析也是高光譜技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要方向，近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的核方法和集成學(xué)習(xí)理論以其高效非線性數(shù)據(jù)處理與信息提取能力以及小樣本學(xué)習(xí)和高維數(shù)據(jù)高效計(jì)算能力，在高光譜圖像目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別領(lǐng)域表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，已成為重要技術(shù)研究?jī)?nèi)容?；诖吮菊n題進(jìn)行了以下幾方面的研究：
　　首先，以模式識(shí)別的角度分別從統(tǒng)計(jì)模型和小樣本學(xué)習(xí)模型對(duì)經(jīng)典檢測(cè)算子進(jìn)行研究，并對(duì)當(dāng)前異常檢測(cè)算法中存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析。
　　其次，針對(duì)當(dāng)前檢

3、測(cè)算法中的不足之處以及高光譜圖像數(shù)據(jù)本身的特性要求，本文基于核方法提出兩種面向異常檢測(cè)的高光譜圖像特征變換方法，從而獲得對(duì)異常目標(biāo)在特征空間中更有效的表達(dá)，接下來(lái)結(jié)合基于局部奇異性度量的特征選擇方法和經(jīng)典檢測(cè)算子分別構(gòu)造了基于異常目標(biāo)成分提取的異常檢測(cè)方法和基于異常信息稀疏子空間估計(jì)的異常檢測(cè)方法。
　　最后，本文將集成學(xué)習(xí)理論引入高光譜圖像異常檢測(cè)領(lǐng)域，完成了基于集成學(xué)習(xí)的高光譜圖像異常檢測(cè)系統(tǒng)的建立。通過(guò)原始數(shù)據(jù)空間劃分、子檢