【摘 要】
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在高光谱遥感应用领域,受到遥感器分辨率、地物分布、成像条件等的限制,以及高光谱数据“小样本、大数据”的特点,传统的检测算法,对复杂地物背景下的亚像元级人造目标检测存
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在高光谱遥感应用领域,受到遥感器分辨率、地物分布、成像条件等的限制,以及高光谱数据“小样本、大数据”的特点,传统的检测算法,对复杂地物背景下的亚像元级人造目标检测存在着检测率低、虚警率高等诸多困难。为了提高检测方法的智能性,以深度学习网络为基本框架,开展光谱解混关键算法的研究,将得到的解混结果用于目标检测和亚像元定位等,并构建相应的算法模型,为检测出低分辨率目标与定位创造条件。本文完成的主要工作和取得的创新性成果有以下几方面:首先综述了当前高光谱图像处理的基本研究现状,分析了机器学习类高光谱目标检测方法的特点,给出了亚像元级高光谱目标检测与定位问题的基本处理框架和解决流程。提出基于非负稀疏自编码器深度学习网络的光谱解混模型,该模型将自编码器的编码-解码过程应用于光谱分解与重建处理,并应用交替训练的方法对网络参数和模型设置进行训练和优化,实现了端元的盲提取和自适应的线性/非线性光谱解混处理。实际数据处理结果表明,相对于传统解混手段,该方法在保证解混精度的条件下,具有更强的普适性。之后,根据目标检测的需求,考虑到亚像元目标难以获取纯净像元的光谱曲线的实际情况,利用非负稀疏自编码器完成的高光谱图像的端元盲提取的结果及丰度反演数据合成目标光谱,并通过与包含其他端元的背景光谱采用Winner Take All算法完成对目标端元的二元分类处理,从而实现了亚像元级的目标提取。经与RX、全局RX-OSP、基于PCA的局部RX-OSP算法进行比较,该方法能够在有效地降低虚警率的同时提高检测效率。随后根据亚像元定位原理和方法,采用正则Maximum A Posteriori(MAP)实现了对高光谱图像的定位,提出了一种新的混合迭代算法,用于加速求解基于正则MAP模型的亚像元定位问题。其核心思想是将原始亚像元定位问题分解为几个易于计算的子问题,从而将复杂的非线性运算转化成几步相对较简单的运算,对这些子问题结合运用了快速迭代收缩阈值算法和分裂Bregman算法来分别求解,从而在不损失定位精度的情况下提高亚像元定位的速度。实验效果表明,本文提出的算法明显提高了光谱解混的精度,对目标检测的准确度有一定提高,对亚像元定位的运算速度有明显提高。最后,对本课题完成的工作进行了总结并对更深一步的研究前景进行了展望。
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