針對高光譜遙感影像維數高、數據量巨大且地物分布復雜,導致背景與異常難以區(qū)分的問題,提出一種基于光譜空間重構的非監(jiān)督最鄰近規(guī)則子空間異常探測算法.首先通過基于結構張量的波段選擇算法,去除噪聲像元,選擇更有效的波段.然后,通過光譜空間重構增加背景與異常的絕對光譜距離.最后,為了充分利用背景字典之間的空間相似性信息,將空間距離權重引入到非監(jiān)督最鄰近規(guī)則子空間算法中,提高檢測精度.為驗證所提算法的有效性,用四組真實的高光譜數據進行實驗,研究了不同參數對檢測結果的影響.結果表明,與其他異常檢測算法對比,所提算法具有更好的檢測效果.

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【文章目錄】：
0 引言
1 基于光譜空間重構的非監(jiān)督最鄰近規(guī)則子空間算法
    1.1 波段選擇
    1.2 光譜空間重構
    1.3 非監(jiān)督最鄰近規(guī)則子空間算法
    1.4 本文算法步驟
2 實驗結果與分析
    2.1 實驗數據
    2.2 參數實驗分析
    2.3 異常探測結果
3 結論



本文編號：3844951