高光谱遥感图像目标检测
遥感图像中的目标检测与识别
遥感图像中的目标检测与识别遥感图像是通过航空器、卫星等远距离传感器获取的地球表面信息的图像。
随着遥感技术的不断发展，遥感图像已经成为了获取地球表面信息最重要的手段之一。
在众多应用中，目标检测与识别是遥感图像处理中最为重要和具有挑战性的任务之一。
目标检测与识别在军事、环境监测、城市规划等领域具有广泛应用，对于提高生产效率和资源利用率具有重要意义。
目标检测与识别是指在遥感图像中自动地找到并判断出特定目标物体并进行分类和识别。
由于地球表面信息十分庞大且复杂多样，传统手动分析方法已经无法满足对大规模数据进行高效处理和分析的需求。
因此，自动化处理技术成为了解决这一问题的关键。
在过去几十年里，研究者们提出了许多不同方法来解决遥感图像中目标检测与识别问题。
其中最常用且最成功的方法之一是基于机器学习算法的方法。
机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律来进行预测和决策的方法。
在遥感图像中，机器学习方法通过学习目标物体的特征和上下文信息，来判断图像中是否存在目标物体，并进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
除了机器学习算法，深度学习技术也在遥感图像目标检测与识别中取得了巨大的突破。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构进行模式识别和决策的方法。
与传统机器学习算法相比，深度学习具有更强大的模式识别能力，并且能够自动从大规模数据中提取特征。
在遥感图像处理中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)等结构来自动提取目标物体的特征，并进行分类和识别。
除了算法方法，在遥感图像目标检测与识别中还存在一些挑战。
首先是数据量庞大且复杂多样。
地球表面信息非常庞大且复杂多样，遥感图像处理需要处理海量的数据，并从中提取出有效的特征。
其次是目标物体的多尺度和多角度。
遥感图像中目标物体往往具有不同尺度和角度，需要对图像进行多尺度和多角度的处理。
再次是遥感图像中的噪声和干扰。
由于遥感图像是通过远距离传感器获取，其受到了大气、云层、地表反射等因素的干扰，需要进行噪声和干扰的去除。
(完整word版)高光谱目标检测文献综述
基于核方法的高光谱图像目标检测技术研究----文献选读综述报告1前言20 世纪80 年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。
从20 世纪90 年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段。
高光谱遥感图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景，是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题。
2 研究目的及意义高光谱遥感图像是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄且光谱连续的图像数据（如图1.1所示）。
成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度小于10 nm）的光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。
图1.1 成像光谱仪探测地物目标示意图[1]高光谱遥感技术主要利用各种地物（例如某种土壤、岩石和作物）对不同的光谱波长具有各不相同的吸收率和反射率的原理，根据每种物质所拥有的独特光谱反射曲线来进行检测和分类。
利用高光谱遥感技术，能够很好地提取目标的辐射特性参量，使地表目标的定量分析与提取成为可能。
然而，高光谱遥感成像机理复杂、影像数据量大，这导致影像的大气纠正、几何纠正、光谱定标、反射率转换等预处理困难。
由于成像光谱仪获取的地物光谱特征曲线近乎连续，波段间相关性很高，数据冗余信息很多。
在使用传统目标检测方法对高光谱影像中感兴趣目标进行检测时，波段多且相关性高，会导致训练样本相对不足，致使分类模型参数的估计不可靠，检测分类存在维数灾难现象。
因此，高光谱影像给地物分类识别带来了巨大机遇，同时给传统的目标检测方法也带来了挑战。
为了充分发挥高光谱遥感技术的优势，必须在影像检测分类基本算法的基础之上，结合高光谱影像分类的特点，研究新的适用于高光谱影像的理论、模型和算法〕。
在国内外，许多研究机构在理论和应用上进行了探索，取得了不少成果。
自从上世纪90年代中期核方法在支持向量机分类中得到成功应用以后，人们开始尝试利用核函数将经典的线性特征提取与分类识别方法推广到一般情况，在理论和应用中都有许多成果，引起了继经典统计线性分析、神经网络与决策树非线性分析后第三次模式分析方法的变革，成为机器学习、应用统计、模式识别、数据挖掘等许多学科的研究热点，在人脸识别、语音识别、字符识别、机器故障分类等领域得到成功应用[2]。
高光谱遥感图像目标检测
讲 回
估正计交误补差算为子:
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本讲内容所处的位置关系
本 • 高光谱遥感应用基本流程
讲
地物光
内
谱特性 分析
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于 纯
x
x
st
v为背景干扰
点
– 多元正态分布是最常用的统计分布之一，这主要是因
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为它具有良好的可操作性，且已经成功地应用于许多
型
目标检测技术中。
的 • 针对干扰模型，可假设v服从多元正态分布： 目
标 检
v~N( b,)
均值： b 方差：
测
㈡基于纯点模型的似然比检验
二 • 对于目标检测问题，可以利用二元似然比检验
高光谱图像 目标检测
容
高光谱
几何校正
光谱特 征提取
成像机
辐射校正
高光谱图像
理
端元
地物分类
反射率反
提取
演
遥感物 理学基
础
图像压缩 与解压缩
光谱解 混合
基于光谱特 征的地物识
别
光谱的获取
高光谱图 像预处理
特征提取 与解混合
数据处理 技术
高光 谱遥 感的 军、 民应
用
应用
第五讲 高光谱图像目标检测
上 一
述
测与周围环境存在光谱差异的目标。
㈡高光谱目标检测方法分类
如何进行遥感影像的时序分析和目标检测
如何进行遥感影像的时序分析和目标检测遥感影像的时序分析和目标检测是遥感技术中的重要应用领域。
随着遥感技术的不断发展和应用需求的增加，如何进行有效的时序分析和目标检测成为了研究和实践的热点。
本文将从数据获取到结果分析的全过程，介绍如何进行遥感影像的时序分析和目标检测。
一、数据获取时序分析和目标检测的第一步是获取遥感影像数据。
遥感影像数据可以通过航空摄影或卫星遥感等手段获取，其中卫星遥感数据是最常用的数据来源。
卫星遥感数据具有广域覆盖、高空间分辨率等优势，适用于大尺度的时序分析和目标检测研究。
在数据获取时需要考虑传感器的选择、任务区域的确定等因素，以获取高质量的遥感影像数据。
二、数据预处理获取到的遥感影像数据往往存在一些噪声和不完整的问题，需要进行数据预处理。
数据预处理包括去除云、阴影等遥感图像中的干扰物，进行辐射定标和大气校正，以保证后续分析的准确性和可靠性。
除此之外，还可以进行影像配准和镶嵌等处理，以获得完整的时序遥感影像数据。
三、时序分析时序分析是指针对一段时间内多幅遥感影像数据进行的分析，旨在探测和分析地物、环境、人为活动等随时间变化的规律和趋势。
在时序分析中，常用的方法包括基于灰度信息的变化检测、基于神经网络的模式识别、基于时空数据挖掘的模型构建等。
这些方法可以帮助研究者深入了解地球表层过程以及人类活动对环境的影响。
四、目标检测目标检测是指在遥感影像中识别和提取感兴趣的目标，可以是建筑物、道路、农田等。
目标检测的关键是找到与目标相关的特征，并使用合适的算法进行目标提取。
常见的目标检测方法有基于颜色、纹理、形状等特征的像素级目标检测、基于区域的目标检测以及基于深度学习的目标检测等。
这些方法可以帮助研究者更准确地识别和提取目标信息，为后续的应用提供支持。
五、结果分析得到时序分析和目标检测的结果后，需要对结果进行进一步的分析和解释。
结果分析可以帮助研究者发现地面变化的原因，评估目标的分布和变化趋势，为地理信息系统的建设和资源管理提供依据。
高光谱遥感影像中小目标探测技术研究的开题报告
高光谱遥感影像中小目标探测技术研究的开题报告一、研究背景高光谱遥感影像是指在远程感知过程中，记录了大量连续波段光谱反射率数据的遥感影像。
由于高光谱遥感影像记录了丰富的地物表面信息，具有高精度、高分辨率、高灵敏度等优势，因此被广泛应用于城市规划、资源调查、农业生产、环境监测等领域。
然而，在高光谱遥感影像中，往往存在大量的小目标，例如建筑物、车辆、树木等，这些小目标对于地面目标解译和分类有着重要的作用。
因此，如何从高光谱遥感影像中准确快速地检测和定位小目标成为了一个重要的问题。
二、研究内容本文将主要研究高光谱遥感影像中小目标探测技术。
具体内容包括以下几个方面：1.小目标特征提取：针对不同类型的小目标，采用不同的特征提取算法，如局部二值模式算法、Gabor小波算法、Hog特征算法等。
2.小目标分类方法：根据不同的应用领域，选择不同的分类方法，如支持向量机、随机森林、深度学习等。
3.小目标检测算法设计：针对高光谱遥感影像的特点，提出一种基于小目标特征提取和分类方法的小目标检测算法，实现高光谱遥感影像中小目标的精确检测。
三、研究意义本文的研究成果将有助于提高高光谱遥感影像的解译和分类精度，并为城市规划、资源调查、农业生产、环境监测等领域的决策提供更准确的数据支持。
同时，本文的研究将推动小目标检测算法的研究和应用，为未来的遥感影像处理提供更多的思路和方法。
四、研究方法本研究将采用实验和理论分析相结合的方法进行研究。
首先，收集和处理一批高光谱遥感影像数据，提取其中的小目标信息；其次，根据不同的应用领域选择不同的特征提取和分类方法，并对比多种方法的效果；最后，根据实验结果，提出一种高效、准确的小目标检测算法。
五、预期成果本文的预期成果包括以下几方面：1.提出了一种基于特征提取和分类方法的小目标检测算法。
2.验证了不同的特征提取和分类方法的效果，并提出了一种最优的算法方案。
3.完成了一批高光谱遥感影像的小目标检测和定位，并与其他方法进行对比验证。
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。
遥感图像的目标检测方法研究
检测结果后处理
边缘检测：提取目标边缘， 提高检测精度
滤波处理：去除噪声和干扰， 提高图像质量
阈值分割：设定阈值，将图 像分为目标和背景两部分
形态学处理：去除小目标， 填补空洞，改善图像结构
遥感图像目标检测的性能评估
评价指标
准确率：预测结果与实际结果的一致性 召回率：预测结果中正确结果的比例 F1分数：准确率和召回率的调和平均值
的过程。
目标检测包括 目标定位、目 标分类和目标 识别三个步骤。
目标检测技术 广泛应用于遥 感图像处理、 地理信息系统、 军事侦察等领
域。
目标检测方法 包括传统方法 （如边缘检测、 阈值分割等） 和深度学习方 法（如卷积神
经网络、 YOLO等）。
遥感图像目标检测的应用场景
城市规划：检测城市中的建筑物、道路等 农业监测：检测农田中的农作物、病虫害等 环境监测：检测大气污染、水质污染等 灾害监测：检测地震、洪水、火灾等自然灾害
遥感图像的目标检测方法研究
汇报人：
单击输入目录标题 遥感图像目标检测概述
遥感图像目标检测的主要方法 遥感图像目标检测的算法流程 遥感图像目标检测的性能评估 遥感图像目标检测的未来展望
添加章节标题
遥感图像目标检测概述
遥感图像目标检测的定义
遥感图像目标 检测是指从遥 感图像中识别 和定位感兴趣 的目标或特征
基于稀疏表示的方法
稀疏表示：将图 像分解为多个稀 疏表示，每个表 示对应一个目标
特征提取：提取 图像中的特征， 如颜色、纹理、 形状等
目标检测：通过 比较特征与目标 特征的相似度， 确定目标位置
应用领域：遥感 图像、医学图像、 人脸识别等
遥感图像目标检测的算法流程
高光谱图像目标检测研究进展_贺霖
高光谱图像目标检测研究进展贺 霖1,潘 泉2,邸 3,李远清1(1.华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641;2.西北工业大学自动化学院,陕西西安710072;3.Loboratory for Rem te Sensing ,Purdue University ,W est Lafayette 479072405,I M US A ) 摘 要: 高光谱图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景,是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题.文章从高光谱成像的特性及发展入手,对高光谱图像目标检测的潜在典型应用、国内外相关实验及系统进行了总结;综述了算法理论现状;详细分析了高光谱图像目标检测的研究难点及未来发展趋势.关键词: 高光谱图像;目标检测;算法;典型应用中图分类号: TP39114 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2009)0922016209Re search Advance on Target Detection for Hyperspectral ImageryHE Lin 1,PAN Quan 2,DI Wei 3,LI Y uan 2qing 1(1.College o f Automation Science and Engineering ,South China Univer sity o f Technology ,Guangzhou ,Guangdong 510641,China ;2.College o f Automation ,Northwestern Polytechnical Univer sity ,Xi ’an ,Shaanxi 710072,China ;3.School o f Civil Engineering ,Purdue Univer sity ,West Lafayette 47907,USA )Abstract : Target detection for hyperspectral imagery has important academic value and prospective applications both in civil and military areas.And it has been a hot spot in the areas of target recognition and remote sensing information processing.Based on the characteristics and development of hyperspectral imaging ,this paper surveys the potential typical applications of target detection for hyperspectral imagery ,along with the relevant experiments and systems at home and abroad.Then ,the development of current theory and algorithm are summarized.Challenges of target detection for hyperspectral imagery and the direction of future progress are also discussed.K ey words : hyperspectral imagery ;target detection ;algorithms ;typical application1 引言 高光谱图像包含观测场景中的空间信息和光谱信息,具有“图谱合一”观测的特性[1,2].高光谱图像目标检测(detection ,探测)除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.20世纪70年代末,G oetz 等在美国加州理工学院喷气推进实验室(J P L )首先提出遥感用成像光谱技术的研究计划,并在美国航空航天管理局(NAS A )的支持下开始了成像光谱仪的概念设计和研究[2,3].1990年,美国军方和情报机构开始关注成像光谱技术,并将这一技术重新命名为高光谱成像[2,4].高光谱成像是指在电磁波波谱的光谱波段获取高的光谱分辨率的图像信息的过程[1～4].它的理论基础是利用电磁波谱对各种物质特性进行研究和以成像形式对物质光谱特性进行研究.高光谱图像数据是一个数据立方体,其一层图像对应一个光谱波段;每个象素点位置对应一条光谱曲线.高光谱成像的光谱分辨率可以达到10nm ,可同时获取同一观测对象的几十个甚至上百个相邻光谱波段的图像信息.1983年,世界第一台成像光谱仪AIS 21由J P L 研制成功.其后J P L 研制的224波段航空可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS )和美国海军实验室(NR L )研制的210波段高光谱数字图像收集实验仪(HY DICE )标志了新一代高光谱成像仪的出现.其它一些国家包括加拿大、芬兰和德国等也先后研制出数十种较具实用性的成像光谱设备[3].国内也先后年研制了模块化航空成像光谱仪(M AIS )、收稿日期:2008205208;修回日期:2009206209基金项目:国家自然科学基金重点项目(N o.60634030);国家杰出青年基金(N o.60825306);国家自然科学基金(N o.60475004);航空科学基金(N o.2006ZC53037);广东省自然科学基金(N o.9451064101002925);教育部新世纪人才基金(N o.NCET 20420816);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(N o.200805611063);广东省自然基金团队项目(N o.04205783)第9期2009年9月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.37 N o.9Sep. 2009实用型模块化成像光谱仪(OMIS2I和OMIS2II)、面阵推扫式高光谱成像仪(PHI)及宽视场成像光谱仪(WHI)等.除专用高光谱成像仪之外,近年来出现了越来越多的商业化、通用的电调谐滤波器(ETFs)器件,包括液晶可调滤波器(LCTFs)、声光可调滤波器(AOTFs)和光电法布里2珀罗装置(E OFP)等,这些通用器件的出现也使得高光谱图像数据的获取和应用更加方便.高光谱成像技术的发展直接推动了高光谱图像目标检测技术的出现和发展.随着高光谱图像目标检测技术研究的深入开展,近年来已有多次涉及该内容的国际会议召开,包括国际光学工程学会(SPIE)的“自动目标识别”、“小目标的信号和数据处理”、“信号处理、传感器融合和目标识别”和美国军方红外信息分析中心(IRIA)的“伪装、隐藏和欺骗技术专家论坛”等会议.特别是SPIE每年都在美国召开主题为“多光谱、高光谱及超光谱的算法和技术”的国际会议,至2008年,已连续召开了十四届,该会议论文中包含了大量高光谱图像目标检测方面的内容.另外,美国电气电子工程师学会(IEEE)的各种学报及一些国际知名期刊也已出现了较多这方面的文章.特别是IEEE S ignal Processing M agazine在2002年1月出版了关于高光谱图像处理的专辑,其中有2篇专门针对高光谱图像目标检测技术[5,6];另外,美国麻省理工学院的Lincoln实验室期刊在2003年也出版了关于高光谱图像处理的专辑,其中有2篇专门讨论高光谱图像目标检测问题[7,8].高光谱图像处理通常包括降维、目标检测和解混合等内容[9],降维是为了去除光谱维冗余信息,目标检测是一个二类分类问题[9,10],而解混合要找出每个像素位置各类别的含量,这三方面的内容是提取信息量依次上升的过程[9,10].高光谱图像目标检测作为二类分类问题,一般可被视为涵盖于自动目标识别[5～11]这一研究领域之中.图1给出了高光谱图像目标检测与高光谱图像处理及自动目标识别的相互关系.实际应用中,由成像光谱仪得到的高光谱图像数据复杂,对其产生影响的因素很多,实际处理过程会有较大差异.以文献[12]为参考,图2给出了一种利用原始高光谱图像数据实现目标检测的流程[24,41].2 典型应用 高光谱图像目标检测在许多方面都有巨大潜在应用价值.(1)公共安全.公共场所一般人流量较大且人员复杂,难以及时有效发现和预防异常情况的发生.通过拍摄高光谱图像并进行检测分析可以在完全不影响公共场所秩序的前提下,发现衣物等物品表面微量沾附的炸药、毒品等可疑物及逸漏于空气中的有毒气体或生物制剂等可疑气体,为及早预防异常情况的发生提供可能[13,14].(2)军事侦察.军事侦察面临的主要难题之一就是如何揭露敌方目标的伪装、隐藏和欺骗.高光谱图像检测可以通过对观测场景中物质光谱特性的定量分析,实现对真假目标之间、目标和伪装物之间、覆盖物与周围正常环境之间的光谱特征微弱变化的检测,为揭露伪装、隐藏和欺骗提供可能[15,16].(3)污染监测.对污染物及时有效的发现是进行污染控制的关键.通过航拍等手段采集高光谱图像并进行检测,可以在大范围内快速和准确地发现有害废水、废气排放及海洋原油泄漏等情况的发生地并判断污染物种类[17,18].(4)食品卫生.食品生产经常是成批大量的,利用高光谱图像进行检测可以在不接触和改变其形态的情况下成批快速地提取食品的农药残留、粪便残留、有害毒素、碰伤及腐败等相关信息,以有利于进一步的食品卫生控制和等级确认[19,20].(5)星际探索.通过航天探测器上携带的成像光谱仪可以获取外太空星球的高光谱7102第 9 期贺 霖:高光谱图像目标检测研究进展图像,通过对这些数据的检测处理及相应的地理化学和地理生物学的分析,可以探索地球以外的其它星球是否存在生命的迹象及有关地质演化历史等[21].其它还可应用的方面包括矿物勘探、土壤分析、精准农业、生态保护、医学诊断及人体生物特征验证等[22,23].另外,各种物质在不同的光谱位置和范围会表现出不同的波谱特性,故可以按光谱位置和范围的不同对高光谱图像目标检测的具体应用对象进行划分[23].3 国内外相关实验及应用系统 由于高光谱图像目标检测具有的独特优势.它一出现就引起了美国等国家有关研究机构的关注,进行了一些相关实验并将其应用于一些实际系统[24].20世纪80年代末,美国的一些研究机构开始利用高光谱图像数据进行目标探测方面的研究[24].美国陆军工程地形学实验室(US AET L)提取了1000余种包括土壤、植被和多种伪装材料在内的光谱数据,并配合AVIRIS高光谱图像数据进行了军事目标探测的研究.同时,美国航空航天管理局(NAS A)和加州理工学院的喷气推进实验室(J P L)进行了一些矿物探测方面的研究,美国地质调查局(USG S)、NAS A和美国农业部(US2 DA)进行了矿物、石油和植被调查方面的研究.20世纪90年代初,美国国防部(D oD)的测量与信号情报处(M ASINT)开展了高光谱军事应用(HY MS M O)项目,于1994年和1995年分别进行Operation Desert Radiance I等共五次数据采集实验,用来评估在各类典型地貌的场景为背景的条件下,高光谱成像对各类军事目标检测的有效性[25].20世纪90年代中期,美国空间与海上作战系统中心(SSC)和国防先进技术研究计划署(DARPA)在自适应光谱侦察项目(ASRP)的支持下,开发了实时在线高光谱数据处理器以便利用高光谱图像数据和高空间分辨率的图像来实时检测军事目标.1996年,SSC 为海岸机载传感器高光谱(LASH)项目的开展提供了最初的试验验证,旨在将高光谱成像应用于近海的潜艇、海矿及海床检测.随后,SSC参与开发出了在强杂波海洋环境下检测极低对比度目标的LASH系统,并使用该系统成功的检测到了海洋中的座头鲸群[26].2003年,美国海军使用海岸机载高光谱传感器系统(LASH)在日本海进行了运用高光谱图像数据进行浅海潜艇探测的实验,试图克服浅海区域因存在复杂背景杂波给声纳探测潜艇带来的困难.美国有关机构的其它一些典型实验和应用系统包括[24]美国海军研究室(NR L)开展的“黑马(Dark2 H ORSE)”实验计划和智能多传感器处理系统(IHPS); R ochester理工学院的Hawaii’s机载高光谱成像仪(AHI)进行的检测地雷实验;TRW公司的高光谱空空导弹导引头系统(H AAMS);美国海军制定的高光谱技术发展计划(HRST);美国陆军的多/高光谱传感系统(MHSS).特别是美国国防部制定的《无人机系统路线图2005-2030》中,将高光谱图像传感器及其检测技术作为2010至2015年重点发展的无人机机载静态成像系统[27].除以上所述外,在大气、海洋、环境及土壤方面也有一些类似实验及应用系统[24].4 算法理论现状 自上世纪九十年代,国外出现了进行高光谱图像目标检测算法理论研究的研究组[24],如美国马里兰大学巴尔的摩分校遥感信号和图像处理实验室的Chang 组[24,28～39],他们在各类国际学术期刊上发表了数十篇相关的学术论文;美国麻省理工学院林肯实验室M anolakis组[5,7,10,40],他们发表了几篇被较多引用的综述性论文[24];其它的一些国外相关研究机构包括[24]美国海军、空军实验室及卡耐基梅隆大学等.国内的有关研究机构和院校也在进行有关研究[24,41～52].411 算法分类可以从不同角度对高光谱图像目标检测算法进行分类[24].如果按感兴趣目标光谱信号信息使用层次的不同,大致可分为光谱异常检测和光谱匹配检测.光谱匹配检测需要使用目标物光谱信号的先验信息,可以在有附加约束或无附加约束条件下实施.异常检测不需要目标物光谱的先验信息,将不符合背景模型的异常光谱点判为目标.可以从不同角度对光谱异常检测算法在进行细分.从目标光谱特征后验信息的使用情况角度光谱异常检测可以分为统计异常检测和后验光谱匹配检测.统计异常检测不从图像数据中获取目标光谱特征的后验信息,而直接将与局部或全局整体数据统计特性不同的位置判为异常目标;后验光谱匹配检测在运算过程中先以无监督的方式从高光谱图像观测数据中获取目标光谱特征的后验信息,再使用类似于光谱匹配的方法进行检测.从依据局部背景数据还是全局背景数据来进行异常检测的角度出发,光谱异常检测可分为局部异常检测和全局异常检测.如果从目标光谱信号是否利用光谱混合模型[5,7,47]的角度出发,高光谱图像目标检测算法可以分为纯象素检测和亚象素检测,纯象素检测是指目标所在的象素位置为目标信号所独占,亚象素检测是指目标所在的象素置除目标信号外,还混合有背景信号.按背景信号建模类型可将高光谱图像目标检测算法分为结构化背景和非结构化背景检测[5,7,10,48],结构化背景检测算法在检测过程中将背景信号与噪声信号分离,非结构化背景检测算法不将二者分离;此外,还可按统计性背景和几何性背景区分高光谱图像检测算法,统计性背景检测8102 电 子 学 报2009年算法将背景信号的不确定性视为服从随机分布,几何性背景检测算法将背景信号不确定性视为来自于一子空间.以上高光谱图像目标检测算法分类如图3所示.412 光谱异常检测算法[24]异常检测将不符合全局或局部背景光谱信号模型的象素点判定为目标,此过程不需要待检测目标的先验光谱特征.因此,光谱定标或大气补偿等预处理并不是必需的[10].由Reed 和Y u 提出的基于广义似然比检验的恒虚警RX 检测器(RX D )是一种广泛应用的标准比对算法[44～46,53].有关和派生的算法包括Chang 等的LPD 、UT D 、NRX D 、MRX D 、CRX D 及基于相关阵的NRX D 、MRX D 检测器[28,31,43]和WSCF [24]检测器;Ashton 检测器[95];Riley 检测器[24]等.其它思路的一些有代表性的异常检测器包括[24],基于三维高斯马尔可夫随机场的Schweizer 检测器;基于多空间窗嵌套的NSWT D 检测器和AADSS 检测器;基于独立性鲁棒异常检测的iRAD 检测器;利用主成分直方图分割的Caefer 检测器;利用投影寻踪高阶矩寻优的PPT D 检测器;利用端元空间光谱角的G illis 检测器;利用混合高斯模型的K asen 检测器;利用chi 方分布背景建模的Bernhardt 检测器;基于近似半参数检测的Asem iP 检测器;利用形态学滤波的Plaza 检测器;基于目标模最大值自动搜索的AT DC A 检测器;使用凸锥分析的方法的I farraguerri 检测器;基于丰度空间匹配滤波器的ST D 检测器;基于熵准则多检测器融合的S tein 检测器等等.413 光谱匹配检测算法[24]光谱匹配检测是通过与目标光谱先验特征相关或匹配来寻找目标.感兴趣目标的光谱特征可从光谱库中或是从同一观测场景中的已知目标象素处获取[8].Chang 课题组构造了一系列基于信号子空间投影和最小二乘原理的匹配检测方法,包括基于正交子空间投影的OSP 方法[32];使用非监督方法对波段维数进行扩展的推广正交子空间投影G OSP [33];利用光谱后验信息的POSP 方法[34];使用非正交的目标和背景子空间的OBP 算法[35];利用向量量化获取背景光谱特征的非监督向量量化子空间投影算法(UVQTSP )[36];利用信号杂波噪声模型的干扰子空间投影(ISP )算法[37];利用噪声子空间的噪声子空间投影算法(NSP )[38].Heinz 等根据最小二乘原理构造了一系列适用于丰度约束的检测方法,包括和一约束最小二乘方法(SC LS )、非负约束最小二乘方法(NC LS )、全约束最小二乘方法(FC LS )、非监督和一约束最小二乘方法(US 2C LS )、非监督非负约束最小二乘方法(UNC LS )和非监督全约束最小二乘方法(UFC LS )[30].Chang 等还提出了一类目标光谱信号约束检测方法,包括基于目标信号和滤波器系数线性约束的线性约束最小方差(LC M V )检测器、约束能量最小(CE M )检测器和目标约束干扰最小滤波(TCIMF )检测器[28].M anolakis 等利用已有的子空间匹配滤波器算法构造了一系列高光谱图像匹配算法,包括MS D 算法、AS D 算法、K elly 算法、AMF 算法及ACE 算法等[5,7,10,40].其它思路的匹配检测器包括[24],信号分解干扰消除法(S DIA )[39]、感兴趣目标检测分类算法(DT DC A )、滑动窗口非平稳自回归模型的参数化自适应匹配滤波器(NS 2AR -PAMF );使用经白化变换的参数化广义线性模型的Edisanter 检测器;在不确定性目标信号子空间中寻找最优子空间的Schaum 检测器[54];另外,K w on 等将已有的RX D 、AS D 及CE M 算法等应用于高维核空间,构造了一系列基于核空间投影的高光谱图像异常检测和匹配检测方法[55].需要说明的是,要使用光谱匹配检测,一般需进行获取高光谱图像反射率光谱特征的预处理.414 算法总结一些主要算法可按图3的分类方法进行归类,可得表1.高光谱图像目标检测方法的体系还很不完善,算法过程差异较大.对这些算法做进一步分析可知:高光谱图像目标检测方法一般利用统计模式识别和多元统计信号处理等理论进行研究;高光谱图像目标检测方法作为高光谱图像处理方法中的一类有针对性的研究问题,一般是直接对原始光谱维数据进行处理而并不专门包含高光谱图像数据光谱维降维的问题,如需要可将其作为检测过程的一个预处理过程;高光谱图像目标检测算法一般对于辐射数据、反射率数据甚至发射数据这几种类型的数据都是适用的,只要在处理过9102第 9 期贺 霖:高光谱图像目标检测研究进展表1 检测算法归类算法名称算法分类目标信号类型背景信号模型噪声模型MS D ,CS D ,OSP ,POSP ,OBP ,ISP ,UVQTSP ,S DIA 光谱匹配亚象素结构化几何模型多元高斯;空间白化;谱间白化AS D光谱匹配亚象素结构化几何模型多元高斯;空间白化K elly ,AMF ,ACE 光谱匹配亚象素非结构化随机模型多元高斯;空间白化RX D ,Riley 异常检测纯象素非结构化随机模型多元高斯;空间白化NSP 背景非监督,目标谱匹配亚象素结构化几何模型零均值高斯白噪声AT DCA 异常检测亚象素非结构化随机模型多元高斯;空间白化;谱间白化DT DCA ,CS D 光谱匹配亚象素非结构化随机模型多元高斯;空间白化;谱间白化LC M V ,CE M ,TCI MF 光谱匹配亚象素非结构化随机模型空间白化Schweizer 异常检测纯象素结构化随机模型马尔可夫过程 多元高斯;空间白化;谱间白化WSCF 异常检测纯象素非结构化随机模型多元高斯AADSS NSWT D 异常检测背景、目标和噪声数据不分离,局部数据为高斯分布NS 2AR -PAMF ,Edisanter 光谱匹配亚象素非结构化随机模型;多元高斯;空间白化IRAD异常检测纯象素非结构化统计模型Caefer ,Ren ,PPT D 异常检测背景、目标和噪声数据不分离,局部数据为高斯分布纯象素目标K asen ,W illis 异常检测纯象素非结构化随机模型,多元混合高斯,空间白化Bernhardt 异常检测纯象素非结构化随机模型,Chi 方分布背景,空间白化Plaza 异常检测背景、目标和噪声数据不分离;亚象素目标ST D异常检测亚象素在丰度空间内结构化在丰度空间内零均值G illis ,SC LS ,NC LS ,FC LS 光谱匹配亚象素结构化几何模型无USC LS ,UNC LS ,UFC LS 异常检测亚象素结构化几何模型无SSPAD 异常检测背景、目标和噪声数据不分离;纯象素目标Asem iP 异常检测纯象素非结构化背景R obila异常检测背景、目标和噪声数据不分离;亚象素目标程中所涉及的所有数据是上述几种类型中的同一种类型即可[10],图4给出了遵循这一原则的高光谱图像目标检测的流程;高光谱图像目标检测算法一般要根据具体问题处理目标光谱信号、背景光谱信号和观测噪声三者之间的关系;相当多的高光谱图像检测方法设计集中在如何增强目标信号及抑制背景和噪声干扰这个层次上.尽管各种高光谱图像目标检测算法分析和处理问题的角度各有不同,但它们大体上基本都属于以下三种处理策略:一是抑制背景和噪声,同时保留目标信号,提高目标信号相对于杂波信号的对比度;二是先提高目标信号相对于杂波信号的对比度,再进行统计决策;三是直接使用统计决策进行判别. 根据已有文献中高光谱图像目标检测算法的推导实现过程及我们对相关问题的理解,高光谱图像目标检测本质上可理解为是一个信号检测的问题,而它的特殊之处在于它特有的成像过程、数据形式等.因此,遵循一般信号检测算法的思路,而同时又考虑了高光谱成像所引入的一些特有影响因素.可给出图5所示的高光谱图像目标检测算法的一般设计思路.0202 电 子 学 报2009年5 难点与展望 由于高光谱图像光谱维数高,数据复杂,在实际应用中涉及环节多,因此,对于高光谱图像目标检测仍存在很多需要解决的难点问题,其中的难点问题一些包括:(1)建立有效稳定的光谱反演模型.以可见光/近红外光谱谱段为例说明这个问题.在此谱段,反射率数据是表征观测对象电磁光谱特性的具有唯一性的“指纹”信息,相对于观测时的外部因素具有稳定性.要使用光谱库中的此类先验光谱特征数据进行光谱匹配检测,需通过光谱反演这个过程将高光谱辐射图像(DN 值图像)归一化为反射率图像.由于高光谱辐射图像的成像过程受大气、光照及传感器等许多具有高度复杂性的因素影响,要建立适用于目标检测和识别的有效稳定的光谱反演模型,一方面要对成像过程中产生影响的各外部因素的物理作用机理有准确的定性分析,另一方面对于目标本身的光谱特性也有透彻的掌握.(2)精确描述高光谱图像数据超维光谱空间的特性.高光谱图像数据每个象素点的光谱维数可达几十或是数百,与低维的全色图像、彩色图像或是多光谱图像相比,超维的高光谱图像数据往往表现出极具特殊性且异于一般直觉的特性,对于这种特性的准确描述可有效提高检测算法的性能.Jimenez等从有监督分类的角度对描述超维光谱空间特性进行了一些研究[56].而对超维空间数据特性的进一步描述及就高光谱图像目标检测研究领域的专门需要对超维光谱空间进行有针对性地描述仍然是一个有难度的问题.(3)低层与高层处理的有效结合.如图1所示,高光谱图像目标检测解决的是整个自动目标识别框架体系中低层部分的问题,它是相应高层处理的基础,同时也要受高层处理的指导.高光谱图像数据包含有丰富的观测对象的信息,将之充分利用有助于高层的信息理解;从高层的理解出发,也可能有助于低层的检测.高层信息处理与低层高光谱图像目标检测处理的相互结合和综合利用可能会有助于解决传统自动目标识别研究领域中的一些难题.这方面的研究所关联的问题较多也较为复杂,从已有文献看也很少有研究者进行系统研究,解决起来具有一定的挑战性.(4)建立专门和系统的评价体系.现有的对于高光谱图像目标检测算法精度和效果的评价主要还是借用信号检测和自动目标识别领域已有的较为通用的方法,如何根据高光谱图像数据的具体特点及高光谱图像目标检测问题的需要设计专门系统的评价体系也是一个需要解决的难点.根据高光谱图像检测技术的已有发展水平和成果,我们认为高光谱图像目标检测在以下方面可开展进一步的研究并有望取得较大的突破:(1)高光谱图像数据信息一体化融合目标检测.高光谱图像既有光谱维信息又有空间维信息,检测过程中通过信息融合的方法在各个处理层次进行数据信息的综合一体化处理可能会更充分有效的利用数据信息,取得更好的检测效果.(2)基于小样本学习理论高光谱图像数据信息提取的目标检测.实际高光谱图像相对于很高的高光谱图像光谱维数,其数据样本数是很有限的,同时高光谱图像在光谱维又存在着巨大的信息冗余.通过将已有的小样本学习理论与高光谱图像超维数据的特性相结合,可能有助于提高检测效果和效率.(3)实时的高光谱图像目标检测方法.高光谱图像数据的一个显著特点就是数据量大,这给实际应用系统中的传输和处理都带来一定困难,实时算法对于实际系统的应用具有重大意义.实时性检测算法设计可考虑的方面包括:(a)在已有算法的框架下从算法技巧的角度设计对应的实时算法;(b)结合光谱维的特征提取或选择等设计新的实时算法;(c)结合高光谱图像普遍存在的逐点或是逐行进行成像的特点,以序贯算法的方式进行算法设计;(d)结合具体的硬件处理平台,根据其特点和要求设计更具实用性和专门性的实时算法等.6 结束语 高光谱图像目标检测在民用和军事领域都存在着很好的应用前景,已引起了有关学者及研究机构的巨大关注.文章以现有各类文献为依据,从高光谱成像的特性及发展入手,对高光谱图像目标检测的潜在典型1202第 9 期贺 霖:高光谱图像目标检测研究进展。
高光谱图像异常目标检测研究进展_赵春晖
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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
［ 1015］
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高光谱图像处理技术是一种利用高光谱图像数据进行信息提取和分析的方法，其在遥感、医学影像、食品安全等领域具有广泛的应用前景。
随着传感器技术的不断进步和计算机处理能力的提升，高光谱图像处理技术呈现出一系列新的前沿技术和发展趋势。
1. 高光谱图像目标检测与识别：高光谱图像可以提供丰富的光谱信息，因此在目标检测和识别方面具有独特的优势。
前沿技术主要包括基于像素级分析的目标检测算法、基于多特征融合的目标识别算法等。
2. 高光谱图像超分辨率重构：高光谱图像的空间分辨率通常较低，因此超分辨率重构成为一种重要的研究方向。
前沿技术包括基于稀疏表示的重构算法、基于深度学习的超分辨率重构算法等。
3. 高光谱图像去卷积与反卷积：高光谱图像由于受到传感器系统和大气等因素的影响，通常呈现出模糊和失真的特点。
研究高光谱图像的去卷积和反卷积算法具有重要意义。
前沿技术包括基于稀疏表示的去卷积算法、基于深度学习的反卷积算法等。
4. 高光谱图像降维与特征选择：高光谱图像包含大量的光谱信息，但其中往往包含冗余和噪声。
为了提取有效的特征并降低计算复杂度，需要进行降维和特征选择处理。
前沿技术包括基于主成分分析的降维算法、基于L1范数的特征选择算法等。
1. 多源数据集成：将高光谱图像与其他光学、雷达、激光等传感器的数据进行集成，融合不同源的数据，可以提供更全面、准确的信息，进一步推动高光谱图像处理技术的发展。
2. 深度学习方法的应用：深度学习在图像处理领域取得了很多突破性的成果，可以有效解决高光谱图像处理中的一些难题。
未来，深度学习方法将更广泛地应用于高光谱图像的目标检测、分类、超分辨率重构等方面。
3. 视频高光谱图像处理：随着高光谱传感器技术的发展，获取高光谱视频图像的能力也得到了提高。
视频高光谱图像处理将成为一个新的研究方向，有望为动态目标检测、跟踪等提供更多的解决方案。
4. 高光谱图像处理算法的实时性：目前，高光谱图像处理算法大都面临着处理效率低、计算复杂度高的问题。
基于多任务学习的高光谱遥感图像目标检测方法[发明专利]
![基于多任务学习的高光谱遥感图像目标检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/af026eca5901020206409cac.png)
专利名称：基于多任务学习的高光谱遥感图像目标检测方法专利类型：发明专利
发明人：张澍裕,李威,张文亮,穆京京,董清宇,胡玉龙,段荣
申请号：CN201910721937.0
申请日：20190806
公开号：CN110569729A
公开日：
20191213
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种高光谱遥感图像目标检测方法，具体的说是一种基于多任务学习的高光谱遥感图像目标检测方法，属于图像检测技术领域。
首先确定待检测邻域大小，利用多特征学习算法，计算邻域多特征堆栈，多次循环迭代，遍历高光谱遥感图像中所有像元，将非线性高光谱遥感图像映射到多特征空间；根据给定的过完备字典，通过多任务学习优化函数计算每一窗口内像元特征堆栈的联合表示向量；最后利用过完备字典及联合表示向量重建像元空间。
本方法通过引入多特征学习和多任务学习优化算法，将高光谱遥感图像数据映射到可分性高的特征空间中，从而提高高光谱目标检测方法的检测精度。
申请人：北京航天控制仪器研究所
地址：100854 北京市海淀区北京142信箱403分箱
国籍：CN
代理机构：中国航天科技专利中心
代理人：张丽娜
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高光谱遥感影像地面伪装目标检测方法的研究
外、热红外光谱特征，大大提高了地物的分类和识别能力，在农业、林业、海洋、气象、地质、全球环境及军事遥感等诸多领域显示出巨大的应用前景。
目前，已有许多国家相继研制出或正在研制各具特色的成像光谱仪，数量达四十种之多［３－６１。
从第一代ＡＩＳ的３２个连续波段，到第二代高光谱成像仪。
航空可见光、红外光成像光谱仪（ＡＶＩＲＩＳ）的２２４个波段，光谱分辨率在不断提高，ＡＶＲＩＳ是首次测量全反射波长范围（Ｏ．４～２．５ｒｕｎ）的成像光谱仪。
美国宇航局在１９９９年底发射的中等分辨率成像光谱仪（ＭＯＤＩＳ）和高分辨率成像光谱仪（ＨＩＲｊＳ）为人类提供了更多信息。
２００１年发射的ＯｒｂＶｉｅｗ卫星能够同时提供更高空间分辨率和光谱分辨率的数据，它能获取】ｍ全色波段影像和４ｍ～５ｍ的多光谱波段以及空间分辨率为８ｍ的２００个波段的高光谱数据。
此外，许多具有高空间分辨率和高光谱分辨率的成像光谱仪正在或即将进入实用阶段，例如：美国的ＨＹＤＩＣＥ、ＳＥＢＡＳ，加拿大的ＦＬＩ、ＣＡＳＩ和ＳＦＳＩ，德国的ＲＯＳＩＳ以及澳大利亚的ＨＹＭＡＰ等。
这些传感器有的已经进入了商业运营，技术比较成熟。
特别是美国的ＨＹＤＩＣＥ和ＡＶＩＲＩＳ多次参与军方的实验，提供了大量的军事应用的第一手资料。
图ｌ—ｌ高光谱图像数据立方体示意我国在这一领域的发展也十分迅速。
中科院上海技术物理研究所于１９９７年开始研制２４４波段的推扫式（ＰＨＩ）和１２８波段的可见光／近红外、短波红外、热红外模块化成像光谱仪系统（ＯＭＩＳ）并取得了成功，特别是ＯＭＩＳ已经成功转入商业运营。
另外，中科院长春光学精密机械与物理研究所、西安光学精密机械研究所也在这一领域取得了重要的研究成果。
高光谱数据除了拥有图像数据的几何信息外，还具有光谱信息，从而构成三维的图像立方体。
如图１．１，光谱维信息可以记录地物所具有的反射、吸收和发射电磁能量的能力，这种能力是由物质的分子和原子结构确定，不同的地物类型对应于不同的谱特征，这就是光谱的“指纹效应”，如图１．２。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
基于机器学习的高光谱遥感图像目标识别研究
基于机器学习的高光谱遥感图像目标识别研究高光谱遥感图像是通过获取目标物体在不同波段的反射能力所得到的一种遥感数据。
它具有丰富的光谱信息，可以提供更多的目标特征，因此在目标识别和分类方面具有广泛的应用。
随着机器学习的快速发展和高光谱技术的改进，利用机器学习方法进行高光谱遥感图像目标识别成为了热门的研究领域。
在高光谱遥感图像目标识别的研究中，机器学习方法被广泛应用。
机器学习旨在通过训练算法从已知数据中学习出模式和规律，并将其应用于未知数据的预测和分类。
基于机器学习的高光谱遥感图像目标识别研究主要包括以下几个方面的内容。
首先，数据处理是进行高光谱遥感图像目标识别的重要步骤。
高光谱图像数据包含大量的光谱波段，每个波段都包含丰富的光谱信息。
为了能够更好地进行目标识别，我们需要对数据进行预处理和降维。
预处理包括去除噪声、校正和均衡化等步骤，以提高图像的质量。
降维可以通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法实现，将高维的光谱数据转换为低维的特征向量，以便进行后续的分类处理。
其次，特征提取是高光谱遥感图像目标识别的关键环节。
特征提取旨在从原始图像数据中提取出能够反映目标特征的有效信息。
传统的特征提取方法包括像素级特征、统计特征和频域特征等。
像素级特征基于像素的灰度或颜色值来描述目标，统计特征基于图像的纹理、形状和灰度分布等统计信息来描述目标，频域特征基于图像的频率信息来描述目标。
近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像目标识别中，能够提取出更加丰富和表征力强的特征。
然后，基于机器学习的高光谱遥感图像目标识别主要采用监督学习和无监督学习方法进行分类。
监督学习方法是在已标记的训练样本上进行学习，然后使用学习得到的模型对未知数据进行分类。
其中常用的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和深度学习等。
无监督学习方法是在未标记的数据上进行学习，通过对数据的分布特性进行建模来实现目标分类。
高光谱目标探测的进展与前沿问题_张良培
第３９卷第１２期２０１４年１２月武汉大学学报·信息科学版Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｗｕｈａｎ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ．３９Ｎｏ．１２Ｄｅｃ．２０１４收稿日期：２０１４－０９－０４项目来源：国家自然科学基金资助项目（４１４３１１７５）。
第一作者：张良培，教授，主要研究方向为高光谱遥感、高分辨率遥感及遥感应用。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｌｐ６２＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１４０６４２文章编号：１６７１－８８６０（２０１４）１２－１３８７－０８高光谱目标探测的进展与前沿问题张良培１１ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，４３００７９摘 要：针对高光谱目标探测问题的主要挑战，将高光谱目标探测的进展与前沿问题分为两个方面进行综述。
基于信号检测理论的方法如结构化背景的约束能量最小化方法、非结构化背景的自适应一致性余弦评估器等，是高光谱目标的探测经典算法；随着统计模式识别与机器学习领域中新技术的出现，一些数据驱动的目标探测方法逐渐成为了高光谱目标探测的前沿问题，如核方法、稀疏表达方法等。
概述了两类方法的特点，比较了各自的优势和不足，并展望了高光谱目标探测未来的发展趋势。
关键词：高光谱图像处理；目标探测；信号检测；机器学习中图法分类号：Ｐ２３１．５；Ｐ２３７ 文献标志码：Ａ 高光谱遥感技术首次将图像空间特征与丰富的光谱特征结合，具有图谱合一、波段数目多和光谱连续等突出特点［１］，被列为遥感技术在２０世纪后２０ａ三个最显著的进展之一［２－５］。
由于高光谱遥感图像可以提供区分不同物质的诊断性光谱特征信息，目标探测成为高光谱遥感图像处理中一个引人关注的重要问题。
当目标的光谱特征已知时，探测算法需要将待探测的遥感图像中目标地物与其他地物进行区分，判断目标在各个像素内的存在性［６］；当目标和背景等先验信息未知时，则需要通过异常探测方法来获取目标的信息［７－８］。
高光谱图像中目标检测与识别算法研究
高光谱图像中目标检测与识别算法研究摘要：高光谱图像是一种具有丰富光谱信息的遥感图像，广泛应用于农业、环境、军事等领域。
然而，由于高光谱图像具有高维度和大量冗余信息的特点，传统的图像处理方法往往难以有效地进行目标检测与识别。
因此，本文对高光谱图像中目标检测与识别算法进行了研究，提出了一种基于深度学习的方法，并通过实验证明了其在高光谱图像中的有效性和鲁棒性。
1. 引言高光谱图像是一种多光谱通道的遥感图像，相比于传统的彩色图像，它可以提供更加详细的光谱信息。
因此，高光谱图像在目标检测与识别方面具有很大的潜力。
然而，由于高光谱图像具有维度高和冗余信息多的特点，传统的图像处理方法在处理高光谱图像时存在着一定的挑战。
2. 高光谱目标检测算法研究2.1 特征提取在高光谱图像中，目标与背景之间的光谱特征差异较大。
因此，通过提取目标与背景之间的差异性特征，可以实现目标的有效检测。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）和小波变换等。
这些方法可以通过将高维数据降低到低维空间，从而减少特征冗余并提高分类准确性。
2.2 分类算法目标检测与识别的关键在于选择合适的分类算法。
针对高光谱图像中目标检测与识别的问题，近年来深度学习算法得到了广泛应用。
卷积神经网络（CNN）作为深度学习的代表，通过多层卷积与池化操作，可以有效地学习到图像中的抽象特征。
同时，针对高光谱图像的特点，研究者们也提出了一系列基于深度学习的方法，如卷积自编码器（CAE）和卷积长短时记忆网络（ConvLSTM）等。
3. 实验设计与结果分析为了验证所提算法的有效性，本文设计了一组实验，并使用了公开的高光谱遥感图片进行测试。
实验结果表明，所提出的基于深度学习的方法在高光谱图像中具有较高的准确性和鲁棒性。
4. 讨论与展望尽管基于深度学习的算法在高光谱图像中的目标检测与识别方面取得了一定的成果，但仍存在一些问题有待解决。
例如，算法的复杂性限制了其在实时应用中的使用，优化算法的训练速度与准确性依然是一个重要的研究方向。
遥感图像目标检测
遥感图像目标检测
遥感图像目标检测，是利用遥感技术获取的遥感图像进行目标检测和识别的过程。
遥感图像目标检测的目的是从遥感图像中自动提取和识别出目标物体。
遥感图像目标检测的主要步骤包括预处理、特征提取和分类识别。
首先，进行预处理，包括图像增强、去噪等，以提高遥感图像的质量。
其次，进行特征提取，主要是从图像中提取与目标物体有关的特征信息。
常用的特征包括纹理、形状、颜色等。
然后，利用分类算法进行分类识别，将图像中的目标物体与背景进行区分。
常用的分类算法包括支持向量机、神经网络等。
在遥感图像目标检测中，还存在着一些挑战。
首先，遥感图像通常具有较高的分辨率和复杂的背景，目标物体和背景之间的差异不明显，增加了目标检测的难度。
其次，由于遥感图像通常包含大量的噪声和遮挡，在目标检测过程中需要对这些噪声和遮挡进行处理。
此外，由于遥感图像通常具有大量的数据，处理效率也是一个考虑因素。
为了解决这些挑战，研究者提出了许多方法和算法。
一种常用的方法是将遥感图像目标检测看作是一个二分类问题，利用机器学习算法进行训练和分类。
此外，还有一些基于深度学习的方法，通过深层神经网络对遥感图像进行特征提取和目标检测。
这些方法在一定程度上提高了遥感图像目标检测的准确性和效率。
总之，遥感图像目标检测是一项重要的遥感应用技术，具有广
泛的应用前景。
通过不断研究和改进，可以提高遥感图像目标检测的准确性和效率，为遥感技术在农业、环保、城市规划等领域的应用提供有力支持。
高光谱遥感图像目标探测与分类技术研究
技术原理
高光谱遥感图像数据分类技术主要基于像素级别的分类方法，通过分析像素 的光谱信息进行地物分类。常见的技术方法包括监督学习、非监督学习和深度学 习等。
1、监督学习：通过训练样本集学习分类器，利用分类器对高光谱遥感图像 数据进行分类。常见的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经 网络等。
高光谱遥感图像目标探测与分类技 术研究
01 引言
03 技术原理 05 参考内容
目录
02 研究现状 04 应用场景
引言
高光谱遥感技术作为一种先进的地球观测手段，在环境监测、土地利用、灾 害预测等领域的应用价值日益凸显。目标探测与分类作为高光谱遥感技术的重要 环节，对于实现遥感图像的智能化解译和提升应用效果具有重要意义。本次演示 将探讨高光谱遥感图像目标探测与分类技术的研究现状及其应用，旨在促进该领 域的发展和推广。
4、公共安全与灾害应急：对城市公共安全、灾害预警与应急处置等领域进 行空间信息感知、处理与智能分析。
谢谢观看
高光谱遥感图像分类技术的研究 现状
随着高光谱遥感技术的不断发展，高光谱遥感图像分类技术也得到了广泛的 研究和应用。目前，高光谱遥感图像分类技术主要分为以下几类：
基于谱带特征的分类方法：这种方法利用像素点在光谱带上的响应特征进行 分类。常用的谱带特征包括光谱带的位置、宽度、形状等。基于谱带特征的分类 方法简单易行，但是对于重叠光谱带的处理能力较弱。
技术原理
高光谱遥感图像目标探测与分类技术主要涉及数据采集、数据预处理、特征 提取和分类算法四个环节。首先，通过遥感卫星获取高光谱图像数据，获取地物 丰富的光谱信息；其次，对获取的高光谱数据进行预处理，如去噪、定标等，以 提高数据质量；然后，利用特征提取技术，挖掘地物独特的光谱特征，为分类提 供依据；最后，采用分类算法对提取的特征进行分类，实现目标探测与分类。
高光谱遥感图像分类与目标检测算法研究
高光谱遥感图像分类与目标检测算法研究高光谱遥感图像是一种新型的遥感图像，它能够获取物体光谱信息的连续光谱数据。
与传统的光学遥感图像相比，高光谱遥感图像具有更高的光谱分辨率和更多的光谱波段。
这使得高光谱遥感图像在资源管理、环境监测、农业和林业等领域有着广泛的应用。
然而，由于高光谱遥感图像数据维度高、数据量大且光谱细节丰富，传统的分类和目标检测算法难以胜任。
因此，研究高光谱遥感图像分类与目标检测算法成为一个重要的课题。
高光谱图像分类是根据图像中物体的光谱信息来确定物体类别的过程。
传统的高光谱图像分类算法主要基于光谱角度来对图像进行分类。
然而，由于光谱角度分类方法仅仅考虑到了图像中物体的光谱信息，忽略了空间和光谱之间的关联性，分类精度较低。
因此，研究高光谱图像分类算法需要考虑到光谱、空间和光谱空间的信息。
近年来，随着深度学习的发展，利用深度学习算法对高光谱图像进行分类已经成为研究的热点。
深度学习算法通过多层神经网络将输入数据映射到特定类别上，可以自动学习特征和分类规则。
因此，深度学习算法在高光谱图像分类中能够得到较好的效果。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的出现极大地改进了高光谱图像的分类性能。
CNN通过卷积和池化操作可以自动提取图像的空间和光谱特征，从而实现高光谱图像的分类。
除了高光谱图像分类，目标检测也是高光谱遥感图像处理中的重要任务。
高光谱遥感图像中的目标检测主要是指对特定目标进行定位和识别，并进一步提取目标的光谱特征。
传统的目标检测算法主要基于像素级别的特征和核函数来进行目标检测。
这种方法需要大量的先验知识，并且在目标边界不清晰的情况下容易出现误检和漏检的问题。
因此，研究高光谱遥感图像的目标检测算法需要考虑光谱、空间和目标边界信息。
近年来，基于深度学习的目标检测算法在高光谱遥感图像处理中得到了广泛应用。
深度学习算法通过构建多层神经网络进行目标检测，可以自动学习目标的特征和分类规则。
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高
→基于纯点模型的检测
光
→基于混合点模型
谱
– 基于线性混合模型
图 像
– 基于非线性混合模型
目
标
检
测
概
述
㈡高光谱目标检测方法分类
一 – 按技术路线：
高 光 谱 图 像 目
→基于统计方式的检测
– 纯点模型 – 线性混合模型
→基于几何方式的检测
– 纯点模型 – 线性混合模型
统计方式
标
检
测
概
述
几何方式
㈢高光谱目标检测一般流程
测
㈡基于纯点模型的似然比检验
二 • 对于非干扰模型，利用多元正态分布表示的二
基 于
元假设检验的形式如下：
H0:x~N(b,b) 无目标
纯
H1:x~N(t,t) 有目标
点
– 似然比函数的自然对数形式如下：
模
型
y D(x)
的 目
= 1 2 (x b )T b 1 (x b ) 1 2 (x t)T t 1 (x t)
四． 基于几何方式混合模型的目标检测 五． 高光谱图像异常检测
第五讲 高光谱图像目标检测
……
接 下
一．高光谱图像目标检测概述
来 – ㈠高光谱目标检测的优势
– ㈡高光谱目标检测方法分类
– ㈢高光谱目标检测的一般流程
二．基于纯点模型的目标检测
三．基于多元统计混合模型的目标检测
四．基于几何方式混合模型的目标检测
标 • yD(x) 可视为空间投影,下一步就是确定检测 检 阈值。 测
㈡基于纯点模型的似然比检验
二 • 基于该似然函数，利用恒虚警率（CFAR）确定
基 检测阈值。所需要的阈值 为：
于 纯
PFA p(y|H0)dya
a是预先确定的虚警概率
点 模
• 对于干扰模型，其目标与背景统计分布的方差 可视为一致（为什么？），则似然函数中：
辐射校正
波段融合和波 段选择 ·取样 ·平均
数据调整 ·白化 ·分割 ·归一化
已知目标和背景
未知目标 已知背景
已知目标 未知背景
未知目标和背景
目标检测 局部异常检测
目标检测 自适应异常检测
人工输入 ·图像解译参数以及阈值确定 ·离线的大气校正
输出结果
㈡高光谱目标检测方法分类
一 – 按数据观测模型：
• 图像观测光谱可以写为如下形式：
模 型 的 目
x
x
st sb
w w
其中：
x 为观测光谱向量
s b 为背景光谱。 s t 为目标光谱
w 附加噪声
标
或者写成如下形式：
检 测
x
x
st
st
sb
w
w
㈠面向目标检测的纯点模型
二 • 通常，我们将背景和噪声结合在一起，称之为
基 干扰，可定义干扰模型：
于 纯
x
x
st
v为背景干扰
点
– 多元正态分布是最常用的统计分布之一，这主要是因
模
为它具有良好的可操作性，且已经成功地应用于许多
型
目标检测技术中。
的 • 针对干扰模型，可假设v服从多元正态分布： 目
标 检
v~N( b,)
均值： b
方差：
测
㈡基于纯点模型的似然比检验
二 • 对于目标检测问题，可以利用二元似然比检验
述
测与周围环境存在光谱差异的目标。
㈡高光谱目标检测方法分类
一 • 分类方式：
高 – 按先验信息的有无
光 – 按数据观测模型
谱 图
– 按技术路线
像
目
标
检
测
概
述
㈡高光谱目标检测方法分类
一 高 光 谱 图 像 目 标 检 测 概 述
– 按先验信息有无：
原始的 高光谱 数据
预处理 ·数据格式化 ·坏点修复 ·波段配准 ·无用数据删除
容
高光谱
几何校正
光谱特 征提取
成像机
辐射校正
高光谱图像
理
端元
地物分类
反射率反
提取
演
遥感物 理学基
础
图像压缩 与解压缩
光谱解 混合
基于光谱特 征的地物识
别
光谱的获取
高光谱图 像预处理
特征提取 与解混合
数据处理 技术
高光 谱遥 感的 军、 民应
用
应用
第五讲 高光谱图像目标检测
本 讲 一． 高光谱图像目标检测技术概述 内 二． 基于纯点模型的目标检测 容 三． 基于多元统计混合模型的目标检测
基 于
构建检测算子，对于给定的观测波谱，似然比 由条件概率密度给出：
纯
p(x| signalprese) nt
点
p(x|signalabse)nt
模
(x) 的值大于某一个阈值，则接受目标存在的假设。
型
的
目 • 如利用极大似然估计等方法，可获取上式中的
标 部分统计参数，则可称为广义似然比检验（
检 GLRT ）。
一 • 目前所采用的大部分检测算法，其算子的
高 处理流程可分为两步：
光 – 空间投影
谱
→目的：抑制背景的信号能量，突出目标能量。
图 像 目
– 目标与背景分离
→阈值分割
标
→目标鉴别
检
测
x
F(x)
MdF(x)
概 述
第一阶段：投影 滤波器
第二阶段：检测 器
第五讲 高光谱图像目标检测
……
接 下
一．高光谱图像目高光谱目标检测的优势
一 • 具有光谱识别和鉴别目标的能力，对图像
高 空间分辨率的要求不高。
光 • 借助光谱信息可以在场景中区分真实和诱
谱 图
饵目标。
像 • 具有在复杂背景条件下自动检测图像异常
目 的能力。
标 检 测
– 通常，遥感图像目标检测是建立在一定先验信 息的基础上。
概 – 异常检测算子能够在没有先验信息的条件下检
高光谱遥感图像目标检测
第四讲 高光谱图像特征提取与光 谱解混合
上 一． 高光谱数据降维
一 讲
二． 光谱特征提取
内 三． 光谱混合模型
容
– 图像光谱特征变化分析、光谱混合机理、混合模型
回 四． 线性混合模型端元提取
顾
– 端元提取的目的和意义、线性混合模型端元提取原理、
线性混合模型端元数目的估计、线性混和模型端元提
来 二．基于纯点模型的目标检测
– ㈠纯点模型
– ㈡基于纯点模型的似然比检验
– ㈢基于纯点模型的检测方法
三．基于多元统计混合模型的目标检测
四．基于空间投影的混合模型目标检测
五．高光谱图像异常检测
㈠纯点模型
二 • 纯点模型不考虑光谱混合，模型相对简单
基 于 纯 点
– 目标与背景之间除了二次散射和阴影的关系外，不存 在其他的相互作用，观测数据要么是属于目标，要么 是属于背景。
型
的 目
b t
先验光谱信息
标 • 由此，似然函数可简化为：
检 测
yD (x)(tb)T 1x
取方法
五． 线性混合模型光谱解混合
– 光谱解混合的意义和原理、光谱解混合方法、光谱解 混合的应用
高 光 谱 遥感
Hyperspectral Remote Sensing
第五讲 高光谱图像目标检测
本讲内容所处的位置关系
本 • 高光谱遥感应用基本流程
讲
地物光
内
谱特性 分析
传感器定 标
数据 降维
高光谱图像 目标检测