[发明专利]一种高光谱遥感影像异常探测方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感影像处理技术领域，尤其是一种高光谱遥感影像异常探测 方法。

背景技术

高光谱遥感影像中，地物分布情况比较复杂，人工建筑、运动车辆等感兴 趣目标的提取是其中的难点问题。由于空间分辨率的限制，高光谱遥感影像中， 混合像元现象普遍存在。混合像元现象是指，影像上的像元并不是由单一类别 地物对应的反射信号构成的，而是多种类别地物的不同信号共同作用而构成。 因此混合像元在高光谱遥感影像上反映出的光谱是由多种光谱共同混合而成 的。在这种情况下，基于光谱特征的目标探测方法难以探测出感兴趣目标。此 外目标光谱信息在事先难以提取获取，因此未知目标光谱信息的异常目标探测 问题是亟须发展的技术。

高光谱遥感影像可以细致地反映不同地物的光谱差异。在特征空间中，异 常目标具有与背景地物不同的分布特征，即目标与背景分别位于特征空间的不 同区域。异常探测的任务即转化为：寻找一个有效的分离或检测界面，将异常 目标与背景予以有效的分离。因此，高光谱遥感影像异常目标探测问题，本质 上是一个分类问题。(D.Manolakis and G.Shaw，“Detection Algorithms for Hyperspectral Imaging Applications，”IEEE Signal Processing Magazine， vol.19，no.1，pp.29-43，Jan.2002.)但是，与普通分类问题不同的是， 异常探测是一个更加复杂的问题。主要地是由于：异常目标在影像上分布数据 很小，即所谓的低概率特点。在这种情况下，目标样本的数目是非常有限的， 因此一般的分类方法难以奏效。(C.I.Chang，S.S.Chiang.Anomaly detection and classification for hyperspectral imagery[J].IEEE Trans. Geosci.Remote Sensing，2002，40(6)：1314-1325.)发展针对高光谱遥感影 像异常目标特点的异常探测技术，是非常有必要的。

高光谱遥感影像中，异常目标的另一个显著特点是，异常目标与背景的分 布特征明显不同。在自然场景中，较大尺度范围内各种地物目标一般符合类似 的分布。然后，当异常目标存在时，由于其光谱信号与各种背景地物明显不同， 因而会呈现出明显不同的统计特征，这种异常目标一般为人工移动目标，如车 辆、军事伪装目标，或人工建筑，如桥梁、信号基站等。这一类目标往往是地 物提取中比较受到关注的地物，因而异常目标探测也具有较高的实际意义。

异常目标探测技术最早源于异常点探测(R.Reed，X.Yu.Adaptive multi-band CFAR detection of an optical pattern with unknown spectral distribution[J].IEEE Trans.Acoust.，Speech，Singal Process，1990， 38(10)：293-305.)，即找到与绝大多数明显不同的“突出点”，例如通信中偏 离正常值域区间的脉冲信号等。遥感影像中的异常目标探测是以一种信号处理 的角度来探测感兴趣目标。Xiao Yu和S.Reed在1990年提出了一种基于最大 似然检测的恒虚警率探测方法，在背景较为简单的条件下，针对多光谱遥感影 像可以有效地探测异常目标。该方法假设背景符合正态分布，即算法假设前提 为：背景服从空间均值快变、方差慢变多维高斯过程。整个处理过程被认为是 统计均一的图像子块上完成，通过统计滑动窗口范围内的均值和方差来获取RX 算法的参数。结果影像作为窗口中心点是否为目标的依据。

RX算法被证明同样适用于高光谱遥感影像，并且相关的研究机构提出了一 系列的扩展算法，已成为高光谱遥感影像异常目标探测的标准算法。但是这些 算法一般都只能解决单像元的小异常目标探测问题。在异常目标较大的情况下， 这些方法难以奏效。其次，在高光谱遥感影像中，混合像元问题比较突出，异 常目标与其他背景地物相混合，导致可分性下降。因此，有必要用新的研究思 路解决大目标和混合像元内的异常目标探测问题。