高光谱 端元
利用背景残差数据检测高光谱图像异常
利用背景残差数据检测高光谱图像异常李杰;赵春晖;梅锋【期刊名称】《红外与毫米波学报》【年(卷),期】2010(029)002【摘要】针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.【总页数】6页(P150-155)【作者】李杰;赵春晖;梅锋【作者单位】北京理工大学,机电学院,北京,100081;哈尔滨工程大学,信息与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,信息与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.利用残差通道注意力网络的高光谱图像分类 [J], 魏祥坡; 余旭初; 管凌霄2.基于降低映射预测残差的高光谱图像压缩算法 [J], 李佳颖; 朱文泉; 孟繁蕴3.基于深度残差卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法 [J], 邹长忠;黄旭昇4.融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类 [J], 于慧伶;霍镜宇;张怡卓5.基于残差3DCNN和三维Gabor滤波器的高光谱图像分类 [J], 张明华;牛玉莹;杜艳玲;黄冬梅;刘刻福因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高光谱遥感
概念： 具有比较高的光谱分辨 率，通常能达到10-2λ数量级，
高光谱遥感具有波段多的特 点，光谱通道数多达数十甚 至数百个以上，而且各通道 间往往是连续的，因此高光 谱遥感通常也被称为成像光 谱遥感（Imaging Spectrometry）。
基本概念
遥感成像技术的发展一直伴随着两方面的进步：一是通
④定量化的连续光谱曲线数据为地物光谱机理模型引入图像分类提
供了条件。 劣势：
①对数据冗余处理不当，反而会影响分类精度；
②对定量化要求高，数据前处理复杂； ③波段多，波段间的相关性大，对训练样本数量要求高；
④使用统计学分类模型对光谱特征选择要求很高。
四、高光谱图像分类与目标识别
面向高光谱图像特点的分类算法:
高光谱图像目标识别:
①从数字信号到辐射值的转换，这个过程要求在辐射和光谱上有
高精度的定标；
②剔除大气效应：从辐射值到地面视反射率； ③纠正光照几何因素和地形影响：视反射率到地面反射率； ④光谱特征选择、特征提取、数据空间转换等； ⑤从光谱数据库中提取所要识别的目标标准光谱；或者从图像中 提取光谱端元、识别和确认所找出的端元光谱； ⑥光谱匹配和识别，采用全波形匹配或者特征参量光谱匹配；也 可以采用混合光谱分解的方法，分解每一像元光谱，得出每像元 中各端元组分的相对含量。
谱特征空间，但它包括了该对象的主要特征光谱，并在一个 含有多种目标对象的组合中，该子集能够最大限度地区别于 其它地物。
光谱特征选择：光谱特征位置搜索 光谱相关性分析 光谱距离统计
三、高光谱图像光谱分析技术 （光谱特征位置搜索）
包络线去除（Continuum Removal ）：光谱曲线的包络线从 直观上看，相当于光谱曲线的“外壳”。
基于光谱分类的端元提取算法研究
基 于 光谱分 类 的端 元提取 算法研 究
高晓惠 ，相里斌 魏儒义 ，吕群波 ， 。 ，卫俊霞 。
１ ．中国 科 学 院光 谱 成 像 技 术重 点 实 验 室 ， 安 光 学 精密 机 械 研究 所 光 游 成 像技 术 实 验 ， 两 厢安 西 陕 ２ ．中国 科 学 院光 电技 术 研 究院 ，北 京
题 。光 ｝解 混 合包 括 两 方 面 的 问 题 ， 先 足 纯 光 谱 提 取 ，也 ｝ 孚 就 足 端 元 提取 ，然 后 求 解 各 个 端 元 在 每 个 像 元 【百 分 比 含 ｔ １ 量 ，也就 是 度 值 。线 性 混 合 模 比 较 简 ， 斤 在 多数 情
提 ｍ先进行光谱分类 ， 将 个 像划 分成 『 ｌ邻 、光谱 杆 【卡 ｛Ｉ 】１ ｛
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高光谱遥感分解课件
土地利用分类与变化监测
总结词
利用高光谱遥感技术可以准确识别和区分不同类型的土地利用，如城市、农田、森林等，并监测其变化情况。
详细描述
高光谱遥感通过获取地物在不同光谱波段的反射率数据，能够区分具有细微光谱特征差异的地物，从而实现对土 地利用类型的精细分类。同时，通过不同时间点的遥感数据对比，可以监测土地利用的变化情况，为土地资源管 理和规划提供依据。
城市规划与管理领域
高光谱遥感技术可以用于城市规划、 城市环境监测、交通管理等方面，提 高城市管理和服务水平。
• 高光谱遥感技术原理 • 高光谱遥感分解方法 • 高光谱遥感应用实例 • 高光谱遥感技术展望
高光谱遥感的定义
高光谱遥感的特点
高光谱分辨率
。
多维度信息
连续光谱覆盖 定量分析
高光谱遥感的应用领域
环境监测
资源调查
农业管理
城市规划与建设
遥感平台与传感器
遥感平台 传感器类型
图像采集与处理
图像采集
高光谱遥感技术的挑战与问题
数据处理难度大 传感器技术瓶颈 应用领域有限
高光谱遥感技术的应用前景
环境保护领域
高光谱遥感技术可以用于环境监测和 污染治理，为环境保护提供强有力的 技术支持。
资源调查领域
高光谱遥感技术可以用于土地资源、 水资源、森林资源等领域的调查和评 估，提高资源利用效率。
农业领域
高光谱遥感技术可以用于农作物生长 监测、病虫害预警等方面，提高农业 生产效益。
高光谱遥感技术的发展趋势
技术创新
随着科学技术的不断进步，高光谱遥 感技术将不断实现技术创新，提高数 据获取和处理能力。
【遥感微课堂】高光谱图像处理和分析
【遥感微课堂】⾼光谱图像处理和分析下载练习数据：/s/zrSeGYf9h2k_i下载详细操作⽂档：/s/zrSeGYf9h2kXH光学遥感技术的发展经历了：全⾊（⿊⽩）—>彩⾊摄影—>多光谱扫描成像—>⾼光谱遥感四个历程。
⾼光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote Sensing）⽤很窄（10-2λ）⽽连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段其光谱分辨率⾼达纳⽶(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数⼗甚⾄数百个以上，⽽且各光谱通道间往往是连续的，因此⾼光谱遥感⼜通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。
⾼光谱图像分类很多地⽅也叫⾼光谱物质制图（Mapping），主要原理利⽤反映地物物理光学性质的光谱曲线来识别地物，即利⽤⼀种匹配⽅法，分析已知的波谱曲线（端元波谱）和⾼光谱图像每个像素波谱曲线（光谱剖⾯）匹配程度对图像进⾏分类。
⾼光谱图像分类过程同时也是光谱识别的过程；⽤已知的波谱曲线去识别图像中的地物，这也是⾼光谱遥感最⼤的优点，可⽤于特定⽬标的识别和探测，其结果是“有”或者“没有”。
本课堂以航空⾼光谱数据为例介绍从⾼光谱的波谱识别过程，包括⾼光谱数据的预处理（⼤⽓校正）、⾼光谱数据维数判断和降维、端元波谱选择、波谱识别等。
将会使⽤FLAASH⼯具、ENVI的波谱分析⼯具等。
由于数据的原因，本课堂使⽤了两种数据AVIRIS和HyMap航空⾼光谱数据。
以下所有操作在ENVI5 classic下完成，感兴趣的可以在ENVI5下操作。
ENVI下推荐使⽤的波谱识别流程（如图1所⽰）。
⼤致可以分为五个部分：⼤⽓校正、数据维数判断、端元波谱选择、波谱识别和结果分析。
图 1波谱识别流程(1)⼤⽓校正：使⽤FLAASH⼤⽓校正⼯具；(2)数据维数判断：对图像做MNF变换，根据特征值判断数据的维数；(3)端元波谱选择端元波谱作为⾼光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作⽤，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０４．０１６引用格式：韩红伟，陈聆，苗加庆．一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（４）：８６８－８７６．［ＨＡＮＨｏｎｇｗｅｉ，ＣＨＥＮＬｉｎｇ，ＭＩＡＯＪｉａｑｉｎｇ．ＡＬｏｗ ｒａｎｋａｎｄＧｒａｐｈＲｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＳｐａｒｓｅＨｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌＵｎｍｉｘｉｎｇＭｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（４）：８６８－８７６．］一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法韩红伟１，陈 聆２，苗加庆３（１．成都理工大学工程技术学院基础教学部，四川乐山６１４０００；２．成都理工大学数学地质四川省重点实验室，四川成都６１００５９；３．西南民族大学数学学院，四川成都６１００４１）摘 要：针对经典协同稀疏解混方法中稀疏性表征不足以及丰度矩阵过平滑等问题，提出一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法。
引入加权因子，进一步促进丰度矩阵的稀疏性；引入了图正则化项，获取图像的空间信息，以促进图像的平滑性；在模型中增加低秩项，进而挖掘高光谱数据的细节结构，进一步提高解混的精度。
利用２个模拟和１个真实高光谱数据进行实验，结果表明，提出方法的解混精度与经典解混方法相比得到显著提升。
关键词：高光谱图像；稀疏；低秩；光谱解混；图正则化中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２３）０４－０８６８－０９ＡＬｏｗ ｒａｎｋａｎｄＧｒａｐｈＲｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＳｐａｒｓｅＨｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌＵｎｍｉｘｉｎｇＭｅｔｈｏｄＨＡＮＨｏｎｇｗｅｉ１，ＣＨＥＮＬｉｎｇ２，ＭＩＡＯＪｉａｑｉｎｇ３（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢａｓｉｃＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＴｈｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆ＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌｅｓｈａｎ６１４０００，Ｃｈｉｎａ；２．ＧｅｏｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００５９，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００４１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｏｗ ｒａｎｋａｎｄｇｒａｐｈｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｓｐａｒｓｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｕｎｍｉｘｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｌａｃｋｏｆｔｈｅｓｐａｒｓｉｔｙｏｆａｂｕｎｄａｎｃｅｉｎｃｌａｓｓｉｃａｌｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｓｐａｒｓｅｕｎｍｉｘｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｈｅｅｘｃｅｓｓｉｖｅｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓｏｆａｂｕｎｄａｎｃｅｍａｔｒｉｘ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｗｅｉｇｈｔｅｄｆａｃｔｏｒｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｆｕｒｔｈｅｒｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｐａｒｓｉｔｙｏｆａｂｕｎｄａｎｃｅｍａｔｒｉｘ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｇｒａｐｈｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｔｅｒｍｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｔｏｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｌｏｗ ｒａｎｋｔｅｒｍｉｓａｄｄｅｄｔｏｔｈｅｍｏｄｅｌｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａａｎｄｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｕｎｍｉｘｉｎｇ．Ｔｗｏｓｉｍｕｌａｔｅｄｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａａｎｄｏｎｅｒｅａｌｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａａｒｅｕｓｅｄｆｏｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｈａｎｏｔｈｅｒｃｌａｓｓｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｉｎｇ；ｓｐａｒｓｅ；ｌｏｗ ｒａｎｋ；ｓｐｅｃｔｒａｌｕｎｍｉｘｉｎｇ；ｇｒａｐｈｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ收稿日期：２０２２－１０－１２基金项目：四川省科技厅－中央引导地方项目（２０２１ＺＹＤ００２１）；数学地质四川省重点实验室开放基金项目（ｓｃｓｘｄｚ２０２１ｚｄ０１，ｓｃｓｘｄｚ２０１９ｙｂ０１）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ ＬｏｃａｌＰｒｏｊｅｃｔｓＧｕｉｄｅｄｂｙｔｈｅＣｅｎｔｒａｌＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔ（２０２１ＺＹＤ００２１）；ＧｅｏｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＯｐｅｎＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ｓｃｓｘｄｚ２０２１ｚｄ０１，ｓｃｓｘｄｚ２０１９ｙｂ０１）０ 引言高光谱图像在军事目标探测、智慧农业和环境监测等领域得到了广泛的应用，这是因为它具有“图谱合一”的特点［１］。
【国家自然科学基金】_高光谱解混_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
2011年 科研热词 高光谱 非负矩阵分解 光谱解混 高光谱遥感图像 高光谱解混 田口优化算法 独立分量分析 混合像元分解 参量替换 丰度非负约束 丰度平滑性 丰度和为一约束 丰度分离性 fisher判别分析 推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 推荐指数 光谱解混 4 高光谱遥感图像 3 高光谱 3 高光谱遥感 2 非线性像元解混 2 voletrra级数混合模型 2 非线性混合模型 1 遥感 1 迭代光谱混合分析 1 解混 1 线性预测 1 线性混合模型 1 线性光谱混合模型(lsmm) 1 线性光谱混合模型 1 端元提取 1 空间像素纯度指数 1 稀疏性 1 矿物填图 1 波段选择 1 比值导数法 1 权重光谱解混 1 噪声去除 1 全约束最小二乘(fcls) 1 光谱角距离 1 二次散射模型 1 fisher准则 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 高光谱遥感 高光谱 算法 端元 火星 子空间 大气校正 单形体 光谱解混
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5
科研热词 高光谱解混 非负矩阵分解 线性光谱混合模型 盲源分离 混合像元
推荐指数 1 1 1 1 1
科研热词 高光谱解混 单形体 非负矩阵分解 遥感 辅助高 规范重心坐标 矿物 特征提取 混合像元 月壤 最小体积 图像处理 反射光谱 信息处理技术 丰度 cayley-menger行列式 cayley-menger矩阵
பைடு நூலகம்
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
【国家自然科学基金】_高光谱遥感图像_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
53 q准则 54 contourlet变换 数 6 5 4 3 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1
53 54 55 56 57 58
光谱偏移 信杂比 thick-重启动策略 roc fisher判别零空间 chris影像
1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
2011年 科研热词 推荐指数 高光谱遥感 2 高光谱图像 2 高光谱 2 大气校正 2 高斯过程 1 高分辨遥感 1 高光谱遥感图像 1 高光谱解混 1 高光谱目标检测 1 高光谱影像 1 高光谱分类 1 非负矩阵分解 1 遥感地质 1 遥感 1 适宜性评价 1 评价 1 计算成像 1 脊波 1 编码感知 1 粒子群优化 1 端元 1 神经网络 1 矿产资源勘查 1 环境一号 1 独立分量分析 1 特征提取 1 特征子空间 1 混沌粒子群优化 1 混合像元分解 1 条带去除 1 机器学习 1 最小二乘法 1 投影寻踪 1 成像特点 1 巢湖 1 小波支持向量回归 1 多源遥感图像 1 地物分类 1 图像配准 1 图像压缩 1 图像分类 1 可见光-近红外-短波红外-热红外 1 匹配特征 1 光谱解混合 1 光谱角度制图法 1 光谱成像 1 光谱地质 1 光谱分类 1 光谱冗余 1 像元分解 1 丰度非负约束 1 丰度平滑性 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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高光谱 端元
高光谱是指将光谱范围划分成较小的波段，并获取每个波段的
光谱信息的一种技术。其目的在于寻求物质特征波段，在不同
波段之间进行比较和分析，从而有效提取样本信息。
在高光谱数据处理中，端元是指在像元光谱中，代表样本光谱
的单一物质成分的理论光谱。端元用于光谱混合像元分解，即
将光谱混合像素分解为不同成分的相应比例的过程。
在端元提取中，可以通过实验、文献、光谱库等方式来获取物
质光谱。同时，为了保证端元的准确性和可靠性，需要对数据
进行预处理和校正，如去除大气影响、影响光学仪器的噪声等。
端元的提取具有一定的难度和局限性，主要取决于所研究的数
据和样本的复杂性和多样性。因此，需要结合专业知识和经验
进行合理选择和处理，以提高光谱数据的精度和准确性，从而
更好地服务于科学研究和实际应用。