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目的针对复杂高光谱数据在不同地物规模和光谱特征上的差异,致使背景特征难以准确描述,导致异常检测算法检测效果不理想的问题,提出一种基于相对密度分析建立背景模型的高光谱遥感异常检测算法。方法该算法借助最大相对密度分析的思想,通过统计与待测像元相似像元的数目作为其相对相似性分布密度,在像元光谱特征相似性分布密度的驱动下,自动搜索聚类中心并实现自适应聚类。为了避免不同背景地物受类别规模差异的影响,设计迭代筛选方法不断提取具有相对最大分布密度的类作为背景地物类别。当迭代终止时即可获得关于背景地物的统计模型,最