采用多项式递归核的高光谱遥感异常实时检测算法

发布时间：2017-08-20 20:20

  本文关键词：采用多项式递归核的高光谱遥感异常实时检测算法

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【摘要】：高光谱遥感目标检测是遥感信号处理领域的热点问题,基于核机器学习的KRX算法能充分利用高光谱波段间的非线性光谱特性,在原始光谱的特征空间进行探测,能够获得较好的检测效果。针对KRX算法检测过程计算复杂、不能满足快速处理要求的缺陷,引入了卡尔曼滤波器的递归思想,提出了一种核递归的高光谱异常目标检测算法。从光谱分析的角度,应用Woodbury引理从上一时刻的状态迭代更新当前像元的Gram核矩阵,避免了高维矩阵数据重复计算。实验结果表明,与传统RX、因果RX和KRX等算法相比,在检测精度有所提高的同时,大大缩短了算法检测时间,提高了异常目标检测效率。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;哈尔滨工程大学水声工程学院;
【关键词】： 遥感 高光谱 核机器学习 异常检测
【基金】：国家自然科学基金(61571145,61405041) 黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD201216) 哈尔滨市优秀学科带头人基金项目(RC2013XK009003) 中国博士后基金项目(2014M551221) 中央高校基础研究基金项目(HEUCF1508)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言近年来,伴随着遥感和成像光谱仪技术的发展,具有更高光谱分辨率的高光谱遥感技术获得了广泛关注,并应用于地质勘探、国际搜救行动、军事伪装目标识别等多个领域[1-3]。高光谱遥感具有一种图谱合一的新型遥感数据,融合了二维空间成像技术和光谱探测技术[4-6],借助其丰富的

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本文编号：708662