基于波段选择与学习字典的高光谱图像异常探测

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高光谱数据波段选择方法研究

高光谱数据波段选择方法研究高光谱数据波段选择方法研究摘要高光谱遥感技术在农业、环境监测和地质勘探等领域有着广泛的应用。

高光谱数据的特点是具有大量的波段，因此在处理和分析过程中需要进行波段选择。

本文综述了高光谱数据波段选择方法的研究进展，包括传统的统计方法和基于特征选择的方法。

本文还针对不同应用场景提出了一些波段选择的建议，并举例说明了波段选择方法在环境监测中的应用。

1. 引言高光谱遥感技术是一种能够获取物体光谱信息的重要手段，它可以获取超过几十个波段的光谱数据。

然而，这也带来了处理和分析的挑战。

因为高光谱数据的波段数量庞大，如何选择合适的波段用于特定的应用成为一个重要问题。

波段选择方法的好坏直接影响到高光谱数据的处理和分析效果，因此对波段选择方法进行研究具有重要的理论和应用价值。

2. 高光谱数据波段选择方法的研究进展2.1 传统的统计方法传统的统计方法是对高光谱数据进行统计分析，通过计算波段之间的相关性、方差等指标来筛选重要的波段。

常用的统计方法包括相关系数分析、方差分析和主成分分析等。

这些方法在波段选择中能够取得一定的效果，但是忽略了波段间的非线性关系和互信息等因素，因此在某些特定应用场景下可能不适用。

2.2 基于特征选择的方法基于特征选择的方法是通过选择一组最具有代表性的特征波段来表达整个高光谱数据集，以达到简化数据和提高分类效果的目的。

常用的特征选择方法包括相关性分析、信息熵、L1范数和Wrapper等。

这些方法能够根据具体的应用要求选择最具有代表性的波段，提高数据处理和分析的效率。

3. 不同应用场景下的波段选择建议在农业领域，根据不同作物的生长需要和养分吸收特性，可以选择与作物生长和养分相关的波段进行监测和分析。

例如，可通过选择近红外波段来监测作物叶绿素含量和生长状况。

在环境监测中，可以选择与大气污染物、水质和土壤有关的波段来进行监测和评估。

例如，可选择能够反映水体浑浊度和有机质含量的波段进行水质监测。

波段最大筛选法及其在高光谱目标探测中的应用

第４ｌ卷第６期
Ｖｏ１．Ｎｏ．４１６
红外与激光工程
ＩｆａｅｎｓｒＥｎｉｎｒｒｄａｄＬａｅｕｌ
２１０２年６月
Ｊｕｎ．２０１２
波段最大筛选法及其在高光谱目标探测中的应用
王静荔
（空军工程大学理学院，西西安７０５）陕１０１
摘要：出了一种面向目标探测的高光谱图像波段选择方法一波段最大筛选法（ｓ，提ＭＢ）它将每个
波段的图像看成一条波段向量，以两个最不相似的波段作为初始波段，次从剩余波段中选取一个和每
ｃｏｅｒｍｔｅｒｍａｉａｄｔｅｃｔ．ｙｐｏｅｌａｊｓｎｅｂｄｓｌｉｈｅｈｌａｅｈｓｎｆｈｅｉｎｂｎｓａａｈｓｐＢｒｐｒｄｔｇｔａｉａｔｔｒｓｏｖｌ，ｏｎｇｅｙｕｉｈｎａｃｅｎｎ（Ｓ，ｗａｒｐｓｄｏｓｄｒｇｅｃａｄｉｇｓａｂｎｅｔｒｗｏｍｏｔｄｓｉｌｒｓｐｏｏｅ．Ｃｎｉｅｎａｈｂｎｍａｅａａｄｖｃｏ，ｔｓｉｓａｉｍｉ
中图分类号：Ｔ７１Ｐ５文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ２６２１）６１１— ６０７２７（０２０ — ５４０
Ｍａｉｕａｄｓｒｅｉｎｔｐｌｃｔｏｏｘｍｍｂｎｃｅｎｎｇａｄｉａｐｉａｉｎｔｓ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｅｂｄｅｅｔｏｔｏｏａｇｔｄｔｃｉｎｉｈｐｒｐｃｒｌｍａｅｙ，ｎｍｅｙｍａｉｍｎｗａｓｌｃｉｎｍｅｈｄｆｒｔｒｅｅｅｔｎｙｅｓｅｔａｉｇｒｎｏａｌｘｍｕ

高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势

高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势1. 引言1.1 高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势高光谱图像处理技术是一种能够获取物体在不同波长下的光谱信息的技术，其应用领域涵盖了农业、环境监测、医学影像等多个领域。

随着高光谱成像设备的不断发展和进步，该技术在各个领域的应用也在不断扩大。

在当前的研究中，高光谱图像处理技术的前沿技术主要包括基于机器学习的光谱解混合方法、高光谱特征提取与选择技术、基于深度学习的高光谱图像分类与目标检测技术等。

这些技术使得高光谱图像在分析和识别目标物体时具有更高的准确性和效率，为实际应用提供了更多可能性。

在未来的发展趋势中，高光谱图像处理技术将逐渐向着智能化、自动化方向发展，同时还将加强与其他领域的融合，如将高光谱图像处理技术与遥感、传感器网络等技术结合，进一步拓展其在多领域的应用。

高光谱图像处理技术在技术和应用上仍有很大的发展空间，在未来的研究中有望取得更多重要突破，为社会发展和科学研究提供更多可能性。

2. 正文2.1 高光谱图像处理技术概述高光谱图像处理技术是一种能够获取物体在大范围波段上的反射光谱信息的图像处理技术。

传统的彩色图像只有红、绿、蓝三个波段的信息，而高光谱图像可以在可见光谱范围内甚至超出可见光谱范围内捕获数百个波段的光谱信息。

这种技术具有分辨率高、信息量大的特点，能够提供更加精细的物体表面信息和材料成分信息。

高光谱图像处理技术的基本步骤包括数据获取、数据预处理、特征提取和数据分析。

首先是数据获取阶段，需要使用高光谱相机或者高光谱遥感器获取物体的高光谱数据，然后将数据进行预处理，包括校正、去噪等，以确保数据的准确性和可靠性。

接着是特征提取阶段，通过提取数据中的特征信息，可以帮助我们更好地理解物体的性质和特征。

最后是数据分析阶段，在这一阶段，可以利用机器学习、模式识别等方法对数据进行分析，从而实现对物体的分类、识别和定位。

总的来说，高光谱图像处理技术具有广阔的应用前景，例如在农业、环境监测、地质勘探、医学诊断等领域都有着重要的应用价值。

高光谱图像波段选择方法探究

第一类的方法，通过单一的公式“粗暴”的获取
最优波段，所选取的波段组合往往不一定是最优的
波段组合。如 OIF 指数方法，因为高光谱图像相邻的

波段间的相关系数往往很大，很多甚至接近 1，但距
离比较远的波段间的相关系数明显会小的多，所以这种方法会很容易选取隔得比较远的波段组合，但它们的信息量可能并不大。还有一种情况，当在相关系数都比较大的情况下，则基本上是选择信息量大的波段了。第二种方法分别考虑波段信息量和波段间相关系数，方法要更严谨一些，但过程要麻烦，而且这类方法因为每一步都要设置阈值去除一些波段，阈值的选取往往很难一步到位，本文实验了一种分段 OIF 指数法来提取最优波段组合的方法。除此之外，本文提出一种由粗到细并一步到位的方法，即利用循环迭代分别考虑波段间的相关系数（表示波段间的相关性）和波段的标准差（表示波段的信息量），因为是循环迭代，阈值可以设定比较宽松一点然后一步步逼近，同时能够一步到位，不用分成两步来完成。
关键词：高光谱图像；波段选择；信息量；相关性
1 引言
高光谱遥感，顾名思义，是一种光谱分辨率特别高的新型遥感技术。其光谱分辨率通常小于 10 nm，波段数量一般数十个乃至数百个。由于其拥有传统遥感所不具备的光谱识别能力，逐渐成为遥感技术研究的对象。
高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域，它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据［1］，除了传统遥感常见的空间和辐射信息外，它还包含非常丰富的光谱信息。高光谱遥感的出现是遥感领域少有的具有划时代意义的事件之一，通过高光谱遥感探测技术，可以探测到很多传统遥感难以探测到的物质或现象。

高光谱图像处理中的波段选择算法研究

高光谱图像处理中的波段选择算法研究一、概述高光谱图像处理是指在高光谱成像过程中，通过对图像数据进行处理和分析，揭示出样本的光谱特征，从而实现对样本进行分类、识别和定量分析的一种手段。

其中，波段选择算法是高光谱图像处理中的关键技术之一，它能对原始图像进行预处理，提取出最具代表性的波段信息，从而简化数据处理的复杂度，提高数据处理的准确度和效率。

二、波段选择算法的分类波段选择算法是高光谱图像处理的重要技术之一，它可以选出最具代表性的波段信息，消除冗余信息，从而减少数据处理的复杂度和提高处理效率。

根据其处理思想和实现方式，波段选择算法可分为以下几类：1. 无监督的波段选择算法无监督的波段选择算法是指在处理高光谱图像数据时，不需要外部信息的参与，其主要任务是从原始数据中挑选出最具代表性的波段信息。

常见的无监督波段选择算法包括PCA、ICA、NMF 等。

其中，PCA是最为常见的一种无监督波段选择算法，其主要作用是对原始数据进行降维，去除冗余信息。

PCA的实现步骤主要是通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，从而得到数据的主成分，然后把主成分作为新的数据信息进行处理。

2. 监督的波段选择算法监督的波段选择算法是指在处理高光谱图像数据时，根据预定义的分类信息，选择出最具代表性的波段，在此基础上进行更为精细的数据处理。

常见的监督波段选择算法包括LDA、LOGD、SVM等。

其中，LDA是监督波段选择算法中最为经典的算法之一，其主要作用是将原始数据降维，从而减轻数据处理的复杂度。

LDA的实现步骤主要是通过计算每个样本在原始数据中的投影向量，从而确定各个波段的权重，然后把不同波段的权重作为新的数据信息进行处理。

三、波段选择算法的实现原理不同类型的波段选择算法，在实现原理方面均有所特异。

下面，以PCA为例，分别介绍波段选择算法的具体实现原理和流程。

1. PCA算法的实现原理PCA属于无监督式的波段选择算法，其主要作用是通过对原始样本特征进行变换，降低数据的维度，并使得新的样本特征最大化地保留原有特征的信息。

基于光谱角累加的高光谱图像异常检测算法

ｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｆｏｒｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｕｍｍａｔｉｏｎｏｆｓｐｅｃｔｒｌａａｎｇｌｅｓ．Ｔｈｅａｎｏｍａ — ｌｙｄｅｇｒｅｅｏｆｅａｃｈｐｉｘｅｌｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｙｒｉｓａｃｑｕｉｒｅｄｂｙｃｌｃａｕｌａｔｉｎｇｔｈｅａｎｇｌｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｐｅｃｔｒｌａｖｅｃｔｏｒｏｆｔｅｓｔ
关键词：高光谱图像；异常检测；光谱角；波段选择
文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３７８８／ＣＯ．２０１３０６０３．０３２５中图分类号：ＴＰ７５１．１
Ａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙｂａｓｅｄｏｎｓｕｍｍａｔｉｏｎｏｆｓｐｅｃｔｒａｌａｎｇｌｅｓ
ＤＵＸｉａｏ — ｐｉｎｇ，ＬＩＵＭｉｎｇ，ＸＩＡＬｕ — ｒｕｉ，ＣＨＥＮＨａｎｇ
（ＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，ＣｈｉｎｅｓｅＰｅｏｐｌｅＬｉｂｅｒａｔｉｏｎＡｒｍｙ，Ｂｅｌｉｔｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）

基于流形学习算法的高光谱图像分类和异常检测

(1) The traditional manifold learning methods are restrictedly implemented on training data and lack generalization to new data, and therefore the kernel-based out-of-sample extension method proposed by Bengio is employed. The key point of this approach is to find the kernel function of the specific manifold learning method. Our contribution is to derive the kernel function of local tangent space alignment (LTSA) algorithm and achieve its generalization to new data.
（4）针对高光谱图像异常检测存在的问题，采用鲁棒的流形学习算法，以避免异常信息对背景特性的影响，建立更准确的背景流形，提高异常检测性能。首先对鲁棒的局部线性嵌入算法，通过将图像分割成多个子块的方式降低其计算量，但是无法得到全局降维结果。然后提出基于背景训练点选择的鲁棒流形学习算法，其中背景训练点由递归多层图像分割方法获得，可以建立全局数据流形，并避免异常对背景流形的影响。在局部流形学习算法中，鲁棒的局部切空间排列算法具有最好表现。关键词：高光谱图像流形学习降维分类异常检测
(3) Based on the research of manifold learning in conjunction with the kNN classifier, a new supervised local manifold learning weighted kNN classifier (SLML-WkNN) is proposed and applied to hyperpectral image classification. The weight that is calculated by the kernel function of the specific manifold learning method can capture the geometric properties of each neighborhood and provide a meaningful measure of the contributions of neighbors. The new classifier does not involve dimensionality reduction, and thereby is suitable for large data sets. Further, it can mitigate the influence of imbalanced data sets on kNN classifier.

高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择

高光谱遥感数据最佳波段的选择根据自己对具体影像解译的要求进行波段的选择，以提高解译的速度和精度。

若要获得丰富的地质信息和地表环境信息，可以选择TM(7、4、1)波段的组合，TM(7、4、1)波段组合后的影像清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹(褶皱及断裂)显示清楚；若要获得监测火灾前后变化分析的影像，可以选择TM(7、4、3)波段的组合，它们组合后的影像接近自然彩色，所以可通过TM(7、4、3)彩色合成图的分析来掌握林火蔓延与控制及灾后林木的恢复状况；若要获得砂石矿遥感调查情况，可以选择TM(5、4、1)波段组合；用TM影像编制洲地芦苇资源图时，宜用TM(3、4、5)波段组合的影像，分辨率最高，信息最丰富；用MSS图像编制土地利用地图，通常采用MSS(4、5、7)波段的合成影像；若要再区分林、灌、草，则需要选用MSS(5、6、7)波段的组合影像。

遥感影像时相的选择:遥感影像的成像季节直接影响专题内容的解译质量。

对其时相的选择，既要根据地物本身的属性特征，又要考虑同一地物不同地域间的差异。

例如解译农作物的种植面积最好选在8、9月份，因为这时作物成熟了，但还没有收割，方便各种作物的区别；解译海滨地区的芦苇地及其面积宜用5、6月份的影像；解译黄淮海地区盐碱土分布图宜用3、4月份的影像。

高分辨率影像的选择:分辨率的选择要符合自己的实际需要，分辨率高对解译速度和精度都有很大帮助。

随着科技的不断发展，已经有了15～30m分辨率的ETM／TM影像、2．5～5．0m分辨率的SPORT 影像、2m分辨率的福卫二号、lm分辨率的ORBVIEW一3／IKONOS、0．6m分辨率的QUICK BIRD等。

法国SPOT-5卫星影像分辨率可达到2．5m，并可获得立体像对，进行立体观测。

SPOT一5卫星上的主要遥感设备是2台高分辨率几何成像仪(HRVIR)，其工作谱段有4个，主要任务是监测自然资源分布，特别是监测农业、林业和矿产资源，观测植被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。

高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测

中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：０９５９（０８０—２７５１０—８６２０）２０６－０
ＡｎｍａｙＴａｇｔＤｅｅｔｏｎＨｙｒｐｅｔａｍａｅｙＢａｅｎｏｌｒｅｔｃｉｎｉｐｅｓｃｒＩｇｒｓｄｏｌＢａｕｂｅｕｉｎｂｚｙＩｔｇａｎｄＳｓｔＦｓｏｙＦｕｚｎｅｒｌ
ｅｇｎａｕｓｉｐｃｒｌｄｍｅｉｎ，ａｇｔｓｇａ — ｏｓ－ａｉｓｄｆｅｏｍｅｕｅｔｅｄｇｅｆｉｉｅｖｌｅｎｓｅｔａｉｎｓｏａｔｅｉｎｎｉｅｒｔｏｉｅｎｄｔａｒｈｅｅｏｍｐｏｔｎｅｏｒｌｉｓｒｒａｃｆ
ＤｉｉＷｅＰｎＱｕｎａａＺａｏｇｑａｇｈｏＹｎ－ｉｎＨｅＬｎｉ
（ｏｌｅｏｔｍａｉｎＮｏｔｗｓｅｎＰｌｔｃｎｃｌＵｉｅｓｔ， ’ｎ７０７，ｈｎ）Ｃｌｇｆｏｔ，ｒｈｅｔｒｏｙｅｈｉａｎｖｒｉＸｉ１０２ＣｉａｅＡｕｏｙａ
ｆｓｏｓｐｅｅｔｄｔｅｌｗｉｈｄｔｃｉｇｕｋｏａｇｔｉｎｎｗｎｂｃｇｏｎｏｙｅｓｃｒｌｉａｅｙｕｉｎｉｒｓｎｅｏｄａｔｅｅｔｎｎｎｗｎｔｒｅｎｕｋｏａｋｒｕｄｆｒｈｐｒｐｅｔａｍｇｒ．
ｄｔｃｉｎｒｓｌｆｏｅｃｕｓｔｆｎｌ，ｅｉｉｎｆｓｏｓｉｌｍｅｔｄｔｒｕｈＳｇｎｕｚｎｅａｅｈｄｅｅｔｏｅｕｔｒｍａｈｓｂｅ；ａｌｄｃｓｏｕｉｎｉｍｐｅｎｅｈｏｇｕｅｏｆｚｙｉｔｇｌｍｔｏ．ｉｙｒ

基于深度学习的高光谱图像目标检测与分类研究

基于深度学习的高光谱图像目标检测与分类研究基于深度学习的高光谱图像目标检测与分类研究摘要：高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，可以提供目标的细节和物质的化学成分。

然而，高光谱图像的处理和分析面临着诸多挑战，其中之一就是目标的检测与分类。

本文基于深度学习的方法，对高光谱图像目标检测与分类进行了研究。

通过构建深度学习模型，并对模型进行训练和优化，实现了对高光谱图像中目标的准确检测和分类。

实验结果表明，深度学习在高光谱图像目标检测与分类中具有较高的准确性和鲁棒性。

关键词：高光谱图像；深度学习；目标检测；目标分类1. 引言高光谱遥感图像是一种通过获取物体不同波段的光谱信息来反映地物性质的重要数据源。

相比于普通的彩色遥感图像，高光谱图像具有更丰富的光谱信息，可以提供目标的细节和物质的化学成分等多方面的信息。

因此，高光谱图像在农业、环境、地质等领域的应用逐渐增多。

然而，高光谱图像的处理和分析面临着一系列挑战。

其中之一就是目标的检测与分类。

传统的图像处理方法往往依赖于人工提取特征并设计分类算法，效果有限且耗时费力。

近年来，深度学习技术的兴起为高光谱图像目标检测与分类提供了新的解决方案。

2. 深度学习在高光谱图像目标检测与分类中的应用2.1 深度学习模型深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够通过学习大量数据中的模式和特征来实现对目标的检测和分类。

在高光谱图像目标检测与分类中，可以采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等深度学习模型。

2.2 数据预处理在进行深度学习训练前，需要对高光谱图像数据进行预处理。

预处理包括数据归一化、数据增强和数据划分等步骤。

数据归一化可以使不同波段的数据具有相同的尺度，方便模型学习。

数据增强可以通过旋转、平移、缩放等操作来增加样本的多样性，提高模型的鲁棒性。

高光谱图像分类与目标检测算法研究

高光谱图像分类与目标检测算法研究摘要：高光谱图像具有大量的波段信息，能够提供丰富的物质和地表特征信息，因此在许多领域都得到了广泛的应用。

高光谱图像的分类与目标检测是高光谱遥感图像处理的重要任务之一。

本文将探讨高光谱图像分类与目标检测算法的研究现状及其相关方法。

1. 引言高光谱图像是一种能够获取多个连续光谱波段的遥感图像。

相比于普通彩色图像，高光谱图像可以提供更加详细和准确的目标特征信息，因为它能够捕捉到更多的光谱信息。

因此，高光谱图像在农业、城市规划、环境监测、自然资源管理等领域有着广泛的应用。

2. 高光谱图像分类算法高光谱图像分类是将图像中的像素分成不同类别的过程。

常用的分类方法包括基于统计学的分类算法、基于机器学习的分类算法和基于深度学习的分类算法。

基于统计学的分类算法通常使用频谱特征进行分类，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。

这些方法通过降维和特征提取来减少数据维度，并用统计模型来进行分类。

基于机器学习的分类算法可以利用训练样本的特征和标签来构建分类模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和K最近邻算法（K-nearest neighbors）。

这些算法可以利用已知类别的高光谱图像样本进行训练，然后对未知样本进行分类。

基于深度学习的分类算法可以通过学习大规模高光谱图像样本集来构建深度神经网络模型。

深度神经网络模型可以自动提取图像的特征并进行分类。

常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

3. 高光谱图像目标检测算法高光谱图像目标检测是指在高光谱图像中定位和识别特定目标的过程。

目标检测的方法可以分为两类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的方法通常采用特征提取和分类器结合的方式进行目标检测。

特征提取方法包括光谱特征提取和空间特征提取。

光谱特征提取可以通过统计学方法如平均值、标准差等来获取特征。

基于深度学习的高光谱图像处理技术研究

基于深度学习的高光谱图像处理技术研究一、背景介绍高光谱成像技术可以获取物体或场景在不同波段下的反射光谱信息，因此广泛应用于农业、林业、环境监测、地质勘探等领域。

高光谱图像处理是高光谱成像技术应用的重要环节，研究基于深度学习的高光谱图像处理技术，可以提高高光谱成像技术的信息提取能力和适用范围。

二、基础理论1.高光谱成像原理高光谱成像技术可以对物体的光谱信息进行精细采集，将采集的信息合成为一张高光谱图像。

高光谱图像是一个三维数据，其中二维为空间信息，另一维为光谱信息，表示了物体在不同波长下的反射率。

2.深度学习基本原理深度学习是一种基于多层神经网络训练数据的机器学习方法，其基本原理是通过对数据进行多次迭代学习和优化，以提高网络模型对于新数据的分类或回归能力。

三、基于深度学习的高光谱图像处理技术1.特征提取高光谱图像中包含了大量的空间和光谱信息，如何将其中有用的信息提取出来成为高光谱图像处理的关键。

深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）对高光谱图像进行特征提取，学习得到图像中的空间和光谱特性，以用于后续的分类、目标检测、回归等任务。

2.分类高光谱图像处理的主要任务之一是分类，即将高光谱图像中的像素点或像素块分为不同类别，并且在尽可能少的分类数下，提高分类的准确性。

深度学习中常用的分类方法包括全连接神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等，这些方法在高光谱图像分类中表现出了很好的效果。

3.目标检测高光谱图像处理另一个重要的任务是目标检测，即在图像中自动检测特定目标的位置和数量。

深度学习中常用的目标检测方法包括区域卷积神经网络（RCNN）、快速区域卷积神经网络（Fast-RCNN）、更快的区域卷积神经网络（Faster-RCNN）等。

这些方法在高光谱图像目标检测中也表现出了很好的效果。

4.回归高光谱图像处理的另一个常见任务是回归，即将光谱数据和物理模型相结合来估算物体的参数。

深度学习中常用的回归方法包括全卷积神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）等。

面向高光谱图像变化检测的深度学习方法研究

面向高光谱图像变化检测的深度学习方法研究面向高光谱图像变化检测的深度学习方法研究随着摄影技术的不断进步和成像设备的升级，高光谱图像得到了广泛应用并在许多领域取得了重要成果，例如环境监测、农业、林业、地质勘探等。

高光谱图像由许多窄波段图像组成，其能够提供丰富的光谱信息和细微细节，使得物体的特征和变化更加明显。

面对大量的高光谱图像数据，如何快速准确地检测图像中的变化成为了一个具有挑战性的问题。

传统的高光谱图像变化检测方法主要是基于统计分析和特征提取的手工设计，往往需要依赖人为构建的特征和规则，其鲁棒性和适应性较差，难以适应图像变化的多样性和复杂性。

为了解决这一问题，近年来深度学习方法在高光谱图像变化检测领域得到了广泛关注。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层非线性变换实现对数据的高层抽象和表示。

相比于传统方法，深度学习具有更好的自适应性和泛化能力，对于高光谱图像变化检测这种大规模数据的处理具有天然优势。

本文将针对面向高光谱图像变化检测的深度学习方法进行深入研究。

首先，我们需要构建一个适用于高光谱图像变化检测的深度学习模型。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器（Autoencoder）等。

这些模型不仅能够提取图像的空间特征，还可以捕捉图像中的时序关系和光谱特征。

我们可以根据具体任务的要求选择合适的模型结构，并通过深度学习的训练方法，利用大规模高光谱图像数据对模型进行训练和优化。

其次，在训练深度学习模型之前，我们需要构建一个适用于高光谱图像变化检测的数据集。

这个数据集应该包含大量的高光谱图像对，其中一张图像是变化前的图像，另一张图像是变化后的图像。

同时，我们还需要准备对应的变化图像标签，用于模型的训练和评估。

构建高质量的数据集对于深度学习模型的性能和准确性至关重要。

然后，我们可以采用监督学习或无监督学习的方法对深度学习模型进行训练。

在监督学习中，我们可以通过训练数据集中的图像对来确定变化图像的标签，然后通过优化损失函数来调整模型的参数，使得模型能够准确预测图像中的变化。

基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究

基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究基于自编码器的高光谱图像异常检测算法研究摘要：高光谱图像是一种获取多波段信息的有效手段，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业科学等领域。

然而，由于数据量庞大且存在噪声，高光谱图像的异常检测变得十分困难。

本文提出了一种基于自编码器的高光谱图像异常检测算法，该算法可以对高光谱图像进行无监督特征学习和异常检测，具有较好的性能。

1. 引言高光谱图像是一种在可见光和红外波段之间连续采样的图像，可以提供丰富的波段信息。

它由数百甚至上千个离散波段组成，与传统的彩色图像相比，高光谱图像能够捕捉到更多的细节和特征。

因此，它在地质勘探、环境监测、农业科学等领域有着广泛的应用。

高光谱图像异常检测是在高光谱图像中寻找不合理或不寻常像素的过程，可以帮助人们发现隐藏在大量数据中的有趣信息。

然而，由于高光谱图像的数据量庞大且存在噪声，传统的异常检测方法在处理高光谱图像时往往效果不佳。

2. 相关工作目前，高光谱图像异常检测研究主要集中在两个方向，一是基于统计的方法，另一个是基于机器学习的方法。

基于统计的方法主要通过建立统计模型来描述正常像素的分布，并将偏离这个分布的像素视为异常。

然而，这种方法往往对数据的分布假设过于简单，容易受到噪声和数据不平衡的影响。

基于机器学习的方法通过使用监督学习或无监督学习算法，利用已经标记好的正常像素和异常像素进行建模，然后对未知像素进行分类。

尽管这些方法在一定程度上能够提高异常检测的准确性，但是它们对于高光谱图像的特征提取和数据预处理方面的问题仍然存在挑战。

3. 自编码器算法为了解决高光谱图像异常检测中的问题，本文提出了一种基于自编码器的异常检测方法。

自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的低维表示来重构原始数据。

它由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入映射到低维表示，解码器将低维表示映射回原始数据空间。

在训练过程中，自编码器通过最小化重构误差来学习输入数据的表示。

一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类方法及系统[发明专利]

专利名称：一种基于集成聚类波段选择的高光谱图像分类方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：王文宏,王文光
申请号：CN202210380132.6
申请日：20220412
公开号：CN114663770A
公开日：
20220624
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于高光谱波段选择的高光谱图像分类方法及系统。

该方法包括，获取高光谱图像数据集；基于高光谱图像数据集，采用基聚类生成策略，结合谱聚类得到相应的聚类划分，通过设置不同的参数，得到基聚类集合；基于基聚类集合，采用LWEC方法计算每个簇的熵和ECI值，生成LWCA矩阵；基于LWCA矩阵，采用共识函数，寻找分割点，根据分割点得到聚类结果；基于聚类结果，采用流形排序方法，得到代表性波段；基于代表性波段，结合高光谱图像数据集，对高光谱图像的像元进行分类。

申请人：聊城大学
地址：252000 山东省聊城市东昌府区湖南路1号
国籍：CN
代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司
代理人：王雪
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高光谱图像异常目标检测算法研究进展

电光与控制Electronics Optics&Control Vol.28No.5 May2021第28卷第5期2021年5月引用格式:成宝芝，赵春晖,张丽丽•高光谱图像异常目标检测算法研究进展[J].电光与控制,2021,28(5)：56-59,65.CHENG B Z,ZHAO C H,ZHANG L L.Research advances of anomaly target detection algorithms for hyperspectral imagery[J].Electronics Optics&Control,2021,28(5)：56-59,65.高光谱图像异常目标检测算法研究进展成宝芝I,赵春晖2,张丽丽I(1.大庆师范学院机电工程学院，黑龙江大庆163712；2.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001)摘要：高光谱图像在国防军事和民用领域都有大量的应用，特别是异常目标检测不需要任何先验信息,使其成为高光谱图像处理和信息提取的关键技术和研究热点之一。

通过系统的梳理、分析和研究，对现有的异常目标检测算法进行了深入的归纳和总结，并对高光谱图像异常目标检测涉及到的关键问题、未来的技术发展方向(如稀疏表示、张量分解和深度学习等)以及算法存在的问题进行了分析评价，提出了一些具有创新性的观点并预测了未来的研究趋势。

关键词：高光谱图像；异常目标检测；稀疏表示；张量分解中图分类号：TP751文献标志码：A doi:10.3969/j.issn.1671-637X.2021.05.013Research Advances of Anomaly Target DetectionAlgorithms for Hyperspectral ImageryCHENG Baozhi1,ZHAO Chunhui2,ZHANG Lili1(1.College of Mechanical and Electrical Engineering,Daqing Normal University,Daqing163712,China；2.College of Information and Communications,Harbin Engineering University,Harbin150001,China)Abstract:Hyperspectral imagery has a lot of applications in the national defense and civil fields・Especially, the anomaly target detection does not need any prior information and thus has become one of the key technologies and research hotspots in hyperspectral image processing and infonnation extraction.Through systematic research and analysis,this paper summarizes the existing anomaly target detection algorithms in detail,analyzes and evaluates the key problems involved in anomaly target detection,gives the future development direction of the technology,such as sparse representation,tensor decomposition,and deep learning etc.,and presents the existing problems of the algorithms.Some innovative ideas and future research trends are also proposed・Key words:hyperspectral imagery；anomaly target detection；sparse representation；tensor decomposition0引言高光谱图像(Hyperspectral Imagery,HSI)是利用成像技术和光谱技术结合形成的“图谱合一”的三维图像,包括二维空间信息和一维光谱信息,含有几十至上百个分辨率连续的、窄波段图像数据，这些图像数据记录了地物电磁波信号或能量，借此构建数理模型可描述地物特征⑴。

基于光谱角匹配加权的高光谱图像异常检测

基于光谱角匹配加权的高光谱图像异常检测王霖郁;刘一博【摘要】针对高光谱背景中存在异常和噪声的问题,提出了一种基于光谱角匹配(SAM)加权的核RX异常检测算法.首先对图像背景像元迸行K-均值聚类,得到不同类背景对应的聚类中心,然后计算背景像元与聚类中心的光谱角余弦,选出较纯净的背景作为新背景,最后新背景中的每个像元将自己的光谱角信息作为权值,构造加权核RX异常检测算子,通过加权削弱了残留其中的异常和噪声的干扰.为验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS和ROSIS-03遥感器采集高光谱数据迸行了仿真实验,结果表明与对比算法相比,所提算法对潜在的异常具有较强的抑制能力,提高了检测精度.%In order to overcome the problem that hyperspectral image background samples contain anomalous pixels and noise, a kernel RX anomaly detection algorithm based on weighted spectral angle match (SAM) was proposed. Firstly, k-means clustering was performed on the background pixels of the image to obtain the cluster centers, then the spectral angle cosine of the background pixels and the cluster centers was calculated, the pure background was selected as the new background. Each pixel in the new background will own its spectral angle information as the weight, which is given to every background pixel to construct weighted kernel RX anomaly detector to weaken the interference of the residual outliers and noise. To validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments were conducted on real hyperspectral data from AVIRIS and ROSIS-03 remote sensor. The results show that by comparison with thecompared algorithms, the proposed algorithm has strong suppression ability against potential outliers and can improve the detection accuracy.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2017(044)006【总页数】7页(P20-26)【关键词】高光谱图像;K-均值聚类;加权;核RX;光谱角匹配;异常检测;光谱角余弦;背景净化【作者】王霖郁;刘一博【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】TP751高光谱图像是一种具有“图谱合一”特性的遥感图像，具有很高的光谱分辨率，在目标检测与识别方面与多光谱相比有很大优势[1]。

高光谱图像异常目标检测研究进展_赵春晖

［ 5］对象 / 材料（目标）。高光谱图像信息包括空间［ 6］信息和光谱信息，具有图谱合一观测的特性，因此目标检测除了可以利用图像空间信息之外，还可利用光谱信息。由于光谱特征是不同化学成分的物质所具有的固有特性，结合该信息可大大提高目标和背景进行定量分析的能力。从理论的角度来 TD 可以看作一个二元分类问题：其目的是将图看，像分割成目标类和背景类。然而在实际应用中， TD 的检测目标是图像中嵌入背景的面积很小的一部分罕见的对象。异常检测（ Anomaly detection，AD ）是应用模
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电子测量与仪器学报
第 28 卷
谱特性不符合全局或局部背景光谱信号模型的像元判定为目标。可以从不同角度对光谱异常检测算法在进行。简要介绍和讨论了经典的ＲeedXiaoli 细分
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心双滑动窗口包括一个小的内窗口中的区域（ IWＲ）和一个较大的外窗口中的区域（ OWＲ）。内窗口尺寸的大小根据图像中感兴趣的典型目标的大小的假设来确定。有时会使用一个环绕内窗口的保护空口来防止目标像元影响背景参数的估计。这里需要注意的是，与全局的ＲX 算法相比，局部的ＲX 算法需要的计算更为复杂，这是因为在使用局部算法时，需要对每一像元的同心双滑动窗口的背景参数进行估计，并频繁对矩阵进行求逆运算。ＲX 算子是高光谱异常检测中广泛应用的标准［ 1718］。近年来很多学者对ＲX 算子进行比对算法了改进，包括 Chang 等人提出的基于协方差矩阵的 NＲXD、 MＲXD、 LPD、 UTD 等以及基于相关矩阵的 NＲXD、 MＲXD、 CＲXD 等［19-21］。 2． 2 基于核方法的异常目标检测

高光谱图像选择波段的研究

⾼光谱图像选择波段的研究转⾃：/chenyanqiao2010/article/details/52312483本⽂是根据魏芳洁所著的 “⾼光谱图像波段选择⽅法的研究”⼀⽂⽽写，基本细节皆引⾃此⽂。

⾼光谱主要问题是波段数多，数据量⼤，给⾼光谱图像的分类、识别带来了很⼤困难。

信息冗余度⾼，数据存储所需空间⼤，处理时间长，由于⾼光谱图像波段数多，容易出现维数灾难现象，即分类精度下降，因此，减少数据量、节省资源的降维处理⾮常有必要，特征提取和波段选择是⾼光谱图像的两种主要降维⽅法。

利⽤特征提取进⾏降维，复杂，计算量较⼤，⽽且是通过某种变换来实现降维⽬的，改变了原始数据的物理意义⽽不利于数据翻译，相⽐之下，波段选择是从⾼光谱图像所有波段中选择起主要作⽤的波段⼦集，不仅能⼤⼤降低⾼光谱图像的数据维度，⽽且能⽐较完整的保留有⽤的信息，更有特殊意义。

⾼光谱图像的波段选择是⼀种很复杂的波段组合优化问题,它要求所选的波段组合有较好的性能,即选择出信息量较⼤、相关性较⼩、类别可分性较好的波段组合。

波段选择技术包括两⽅⾯:⼀⽅⾯是准则函数,另⼀⽅⾯是搜索⽅法。

现有的波段选择⽅法⼤多不能兼顾时间效率和精解效率两个⽅⾯,研究⼀种兼顾时间效率和精解效率的波段选择⽅法是急需解决的问题。

1、结合遗传算法和蚁群算法的⾼光谱图像波段选择2、结合拟态物理学优化算法的⾼光谱图像波段选择。

采⽤了类间可分性和波段组合的信息量两个主要性能指标的权重组合作为适应度函数,此外,在算法开始时先对⾼光谱图像进⾏了⼦空间划分,使得最优解中的波段间相关性较⼩,冗余度低。

3、快速 SGA 算法的构建及在波段选择中的应⽤。

⾼光谱图像⾼光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)是⽤多⽽窄的电磁波波段来获取感兴趣物体的相关信息[2]。

成像光谱学是⼆⼗世纪⼋⼗年代开始建⽴,它是在电磁波的紫外、可见光、近红外和中红外区域获得很多很窄且光谱连续的图像的技术。

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基于波段选择与学习字典的高光谱图像异常探测
侯增福1 ，刘镕源2 ，闫柏琨2 ，谭琨1
（ 1．中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室，徐州 221116； 2．中国自然资源航空物探遥感中心，北京 100083）
摘要：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，
认为每一个背景像元都可以被其空间临域像元近似表示，而异常像元则不能，并在应用中取得了不错的探测效果。不同于信号稀疏表示的算法，赵锐等［11］通过在异常探测器的背景信息构建中引入鲁棒性分析方法，提出了一种在核特征空间中具有鲁棒性的异常探测算法；张乐飞等［12］基于张量数据模型和张量代数运算，针对遥感数据多维或高维的特点提出了一种基于张量学习机的遥感影像目标探测算法；彭波等［13］基于 Cholesky 分解，将高维矩阵的求
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国土资源遥感
2019 年
逆运算转换为求解下三角线性系统，提出了基于 Cholesky 分解的逐像元实时高光谱异常探测算法。
目前，一些关于低秩分解的算法也被应用于高光谱异常探测中，如较为经典的鲁棒性主成分分析（ robust principal component analysis，ＲPCA）算法［14］被应用于高光谱图像的异常探测中［15］，其中影像部分仅仅为单子空间表示，并没有考虑到高光谱影像中较为复杂的背景地物。针对该情况提出的低秩表示（ low － rank representation，LＲＲ）模型［16］，将低秩矩阵表示为多个子空间的线性组合。然而这种算法在使用时将自身作为字典，对应不同高光谱影像，最优参数往往不同，这是一个非常明显的缺陷。Xu 等［9］首次将 LＲＲ模型引入到高光谱影像的异常探测中，提出了基于低秩和稀疏表示（ low － rank and sparse representation，LＲaSＲ）的异常探测算法。另一种基于低秩表示与学习字典（ low － rank representation and learned dictionary，LＲＲaLD）的算法［17］在 LＲＲ模型的基础之上引入了仅包含背景光谱信息的学习字典，实现了高光谱背景与异常的有效分离，从而提高了算法的鲁棒性。
0 引言
高光谱遥感影像不同于全色和多光谱遥感影像，具有光谱分辨率高、图谱合一的特点，在地物目标探测领域具有独特的优势，可广泛应用于环境监测和军事侦察等领域，然而在实际应用中研究者往往很难获得足够的先验知识来表征目标类别的统计信息，因此在没有可用先验信息辅助的情况下完成异常目标的探测，成为了近年来高光谱遥感影像目标探测领域的研究重点［1］。
第 31 卷，第 1 期 2019 年 3 月
国土资源遥感
ＲEM OTE SENSING FOＲ LAND ＆ＲESOUＲCES
Vol． 31，No． 1 Mar．，2019
doi： 10． 6046 / gtzyyg． 2019． 01． 05 引用格式：侯增福，刘镕源，闫柏琨，等．基于波段选择与学习字典的高光谱图像异常探测［J］．国土资源遥感，2019，31（ 1），33 － 41．（ Hou Z F，Liu Ｒ Y，Yan B K，et al． Hyperspectral imagery anomaly detection based on band selection and learning dictionary［J］．Ｒemote Sensing for Land and Ｒesources，2019，31（ 1），33 － 41）
收稿日期： 2017 － 09 － 25；修订日期： 2017 － 12 － 06 基金项目：中国地质调查局地质调查项目“天山—北山重要成矿区带遥感调查”（编号： DD20160068）和徐州市科技基金项目（编号：
KC16SS092）共同资助。第一作者：侯增福（ 1991 －），男，硕士研究生，主要从事高光谱目标检测和异常探测方面的研究。Email： zephyrhou@ 126． com。通信作者：谭琨（ 1981 －），男，教授，主要从事遥感信息处理和高光谱遥感研究。Email： tankuncu@ gmail． com。
近年来，基于信号稀疏表示的算法也被应用于高光谱图像目标探测问题上［9］。然而这种算法仅仅考虑了影像的光谱信息，并没有顾及空间信息，故将其应用于异常探测中，往往难以取得令人满意的效果［1］。一种基于协同表示的异常探测算法［10］（ collaborative － representation － based detector，CＲD）
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。
关键词：高光谱；波段相似性；线性预测；学习字典文献标志码： A
文章编号： 1001 － 070X（ 2019） 01 － 0033 － 09
ＲXD（ weighted －ＲXD，W －ＲXD）算法［6］和基于线性滤波的ＲXD（ linear filter － based ＲXD，LF －ＲXD）算法［6］，这 2 种算法均旨在通过提高背景信息的估计来提高影像中异常被探测出的概率。一些基于核理论的探测算法，如较为经典的非线性核心ＲX 探测（ Kernel ＲX）算法［7］，相比于传统的探测算法［8］在异常探测中获得了较好的探测效果。
在高光谱影像中，异常像元的光谱往往不同于周围背景像元的光谱信息，这就为异常像元能被探测出来创造了条件。由Ｒeed 和 Yu 在 1990 年发展起来的ＲXD（Ｒeed － X detector）算法［2］，通过计算待探测像元与背景的马氏距离来完成异常探测，该算法选取整幅影像作为背景信息，故又称为全局ＲX（ global ＲX， GＲX），由于使用全图均值和协方差来估计背景均值与协方差矩阵会影响探测精度，故对此改进的使用局部计算代替全局计算的ＲX 又称之为局部ＲX（ local ＲX，LＲX）［3 －5］。然而在真实高光谱影像中，背景信息复杂，使用估计的协方差与均值向量来表示背景信息并不准确。基于此提出的一些改进算法，如权重