基于主动学习的高光谱遥感图像异常检测

【摘要】高光谱遥感是一种新型的遥感技术,兴起于上世纪80年代,由于它能够提供地物更为详细的信息,使得传统多光谱遥感探测不到的信息能够被探测到。高光谱遥感目标探测分为目标检测和异常检测两种,与目标检测相比,异常检测算法能在无先验信息的情况下将与周围背景环境存在显著光谱差异的异常目标检测出来,具有较强实用性,因此成为一大研究热点。论文提出了基于主动学习的支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)异常检测算法,针对传统SVDD算法在背景建模时样本选择的随机性使得算法计算量大的问题,引进机器学习中的主动学习思想,优化训练样本选择,主动选取那些对于异常检测算法的构建有用的样本。用仿真数据对本文的算法和传统SVDD异常检测算法进行实验,结果证明本文提出的算法能够大大降低异常检测所需时间。论文提出了结合邻域聚类分割的主动学习SVDD异常检测算法,进一步研究了主动学习降低异常检测算法复杂度的作用。在进行检测前先对遥感图像进行邻域聚类分割能够得到潜在异常像元,再利用SVDD算法对潜在异常像元进行检测,这样能够降低算法复杂度。此外,将主动学习引进结合邻域聚类分割的SVDD算法,仿真实验和真实航空可见光近红外成像仪(AirborneVisibleInfraredImagingSpectrometer,AVIRIS)数据进行的实验证明,与结合邻域聚类分割的SVDD算法相比,结合邻域聚类分割的主动学习SVDD算法能使算法的计算复杂度大大降低。
【作者】胡荣华；
【导师】张立燕；
【作者基本信息】首都师范大学，地图学与地理信息系统，2014，硕士
【关键词】高光谱图像；异常检测；主动学习；支持向量数据描述；

【参考文献】
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