秦进春，余旭初，张　丽，孙　笛

(1.西安测绘研究所，陕西 西安 710054；2.地理信息工程国家重点实验室，陕西 西安 710054；3.信息工程大学，河南 郑州 450001)



基于非正定OCSVM的高光谱影像地物异常检测

秦进春1,2，余旭初3，张丽1,2，孙笛1,2

(1.西安测绘研究所，陕西 西安 710054；2.地理信息工程国家重点实验室，陕西 西安 710054；3.信息工程大学，河南 郑州 450001)

摘要：针对基于高斯径向基核函数的OCSVM等异常检测算法，对地物光谱变异极为敏感，导致算法异常检测性能不稳定的问题，根据光谱角度余弦测度对光谱形状相似性的描述不受地物光谱辐射强度变异影响的特性，将具有非正定核特性的光谱角度余弦核测度引入非正定SVM算法中，提出一种基于非正定OCSVM的高光谱影像地物异常检测算法。利用四组模拟数据进行目标异常检测实验，结果表明，该算法能够有效检测出高光谱影像数据中的目标地物，检测精度提升明显。

关键词：高光谱影像；光谱角度余弦核测度；支持向量机；非正定单类支持向量机；异常检测

高光谱遥感与合成孔径雷达、激光测距一起被誉为最具发展潜力的新型遥感数据获取技术，其进步之处就在于获取地物连续光谱影像的同时，将目标的辐射光谱信息与空间图像信息有机结合在一起[1]。通过挖掘高光谱影像数据信息进行目标检测正成为遥感数据应用领域的研究热点之一。根据目标光谱信息挖掘程度的不同，目标检测主要分为异常检测和光谱匹配检测两大类[2]。

异常检测方法是面向原始高光谱数据进行操作的，不需要待检测目标的光谱先验知识[3]，因此得到快速发展。……