高光谱图像亚像元级目标检测的非线性方法-.研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文和背景光谱未知时，端元的选择十分重要，直接影响后续的目标检测、分类、识别等结果。于是本文提出了一种核非监督正交子空间投影(KUOSP)方法，用该方法来实现端元自动提取，实验结果表明该方法自动提取端元合理，且效果佳。(4)前面的研究工作主要用MATLAB仿真实现，而这部分用VC++开发了一个高光谱遥感图像亚像元目标检测软件系统，该系统有打开GeoTiff格式图像、区域选择、OBS端元提取、丰度估计(包括一般的目标检测方法，如SSP、OBSP；还有结合了核函数的相应检测方法，如KSSP、KOBSP；以及运用组合核将空间信息与光谱信息综合

2、利用起来的新方法一CKSSP)等功能，其中目标检测是本系统的突出应用部分。关键词：高光谱图像目标检测，非线性方法，亚像元，扩展数学形态学，空间信息．_蒸一≯‘鍪瓣，ABSTRACTTargetdetectionforhyperspectralimageryplaysanimportantroleintheresea。cho±remotesensingtheoryanditsapplication．Forhyperspectralimageryoftenha、scharactersasfollows：highdimension，nonlinearrelation

3、shipbetweenbands，mixedpixels，s’hemateralwithdifferentspectrum,etc，thentheperformanceoftraditionallinearhyperspectraltargetdetectionalgorithmsaretendtobeinfluenced．Usingkernelmethodisaneffectivewaytoprocessthenonline‘arinformation，butstillfaceschallenges．Besides,owingtothelimitationo

4、fspatialresolutionforhyperspectralimagery，aswellasthecomplexityanddefferenceamongearthmaterials，someinterestedtargetscouldonlyexistassubpixeIs,whichmeansthatthereareonlymixedpixelsconsistedofinterestedtargetsandothermateralsintheimagery．Hence，howtoeffectivelyraisetheabilityoftargetd

5、etectiononsubpixelsiSacriticalproblemforfurtherdevelopmentofhyperspectralremotesensingimagery．Inaddition，anhyperspectralimageryisusuallynotamerecollectionofindependentandidenticallydistributedpixels．asassumedinpixel—basedimageclassification，butitconstitutesastructureddomain：spatiall

6、yclosepixelsshouldintuitivelybelongtothesameclass．especiallywiththeadventofVHRsensors，whererobusttechniquesareneededtodealwiththehighspatialcorrelationbetweenspectralresponsesofneighboringpixels．Andithasbeenpaidhighattentiontoeffectivelyusespacialinformationofagivenhyperspectralimag

7、ery．Thisdissertationmainlyresearchonhowtoextendalgorithmsbasedonlinearspectralmixturemodeltononlinearfeaturespacebykerneltrickforresolvingthedifficultiesinnonlinearunmixing．Andmainlystudyspatialinformationextractioninagivenhyperspectralimagerybyusingextendedmathematicalmorphological

8、methods，aswellasinc