高光谱图像异常目标检测算法研究与进展

• 作者: 成宝芝
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 异常目标检测 核函数 支持向量数据描述
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 8510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2014.03.01

摘要

高光谱图像是一种新型的具有“图谱合一冶特性的遥感图像，其连续的光谱曲线可更好地表达地表物质间的细微差异，在地表物质的分类、解混和目标探测等方面得到了广泛应用。随着高光谱遥感技术的深入发展，对不需要先验信息的异常目标检测的研究成为最活跃的方向之一，许多研究者提出了具有较好效果的异常检测算法。基于对国内外已有算法的综合归纳和分析，系统地论述了高光谱异常检测的研究现状和最新进展。阐述了高光谱异常目标检测的实质和基本理论；从算法思想、关键技术和优缺点等方面重点分析总结了较有代表性的异常目标检测算法，并对其进行了概括和阐述；最后对异常检测算法的未来研究方向进行了展望，力图为高光谱异常目标检测算法研究找到新的突破点。