首页 期刊 遥感学报 独立成分分析的高光谱异常变化检测 【正文】

独立成分分析的高光谱异常变化检测

作者:林昱坤; 王楠; 张立福; 岑奕; 孙雪剑; 卢涵宇; 童庆禧 中国科学院遥感与数字地球研究所; 北京100101; 中国科学院大学; 北京100049; 石河子大学; 石河子832003; 贵州京元科技有限公司; 贵阳550081
独立成分分析   异常变化检测   投影寻踪   亚像元   遥感  

摘要: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。

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