论文摘要
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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类型: 期刊论文
作者: 林昱坤,王楠,张立福,岑奕,孙雪剑,卢涵宇,童庆禧
关键词: 独立成分分析,异常变化检测,投影寻踪,亚像元,遥感,高光谱
来源: 遥感学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学,石河子大学
基金: 国家重点研发计划(编号：2017YFC1500900),国家自然科学基金(编号：41830108)~~
分类号: TP751
页码: 1167-1176
总页数: 10
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