李 敏，朱国康，张学武，范新南，李普煌

1.河海大学物联网工程学院，江苏 常州 213022；2.上海电力学院计算机科学与技术学院，上海200090



基于多孔径映射的高光谱异常检测算法

李 敏1，朱国康2，张学武1，范新南1，李普煌1

1.河海大学物联网工程学院，江苏 常州 213022；2.上海电力学院计算机科学与技术学院，上海200090

针对高光谱遥感异常检测中复杂背景与异常目标之间光谱特征相关性导致背景模型难以准确估计的问题，提出了一种基于多孔径映射的高光谱遥感异常检测算法。首先，不同于背景建模提取背景特征的方法，多孔径映射从不同角度提取数据特征，通过构建基集合表征高光谱数据的光谱特性，获得用于衡量统计差异的异常显著性指标。其次，为了实现对具有适中及低异常显著性像素的精细分析，本文基于模糊逻辑理论构建隶属度函数获得关于像素异常显著性的连续性属性标记,并将隶属度值作为权重，通过加权迭代过程实现多孔径映射的自适应收敛。最后，借鉴模糊逻辑理论中的去模糊机制，对多孔径检测结果进行融合，获得最终的检测结果。本文仿真试验采用高光谱遥感数据，从稳健性及对低显著度目标敏感性方面对算法进行验证。

高光谱遥感；异常检测；多孔径映射；模糊逻辑

随着传感器技术的不断发展，高光谱遥感实现了地表地物波谱信息的精细描述，这使得面向地表特定目标的遥感目标检测与辨识技术成为可能。与此同时，通过光谱特征分析技术挖掘具有特殊光谱变化特征区域的遥感异常检测技术引起了学者们的广泛关注。……