高光谱遥感影像异常目标检测研究进展 | |
其他题名 | Research progress on hyperspectral anomaly detection |
屈博1,2,3; 郑向涛1![]() ![]() | |
作者部门 | 光谱成像技术研究室 |
2024 | |
发表期刊 | 遥感学报
![]() |
ISSN | 10074619 |
卷号 | 28期号:1页码:42-54 |
产权排序 | 1 |
摘要 | 随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。 |
关键词 | 遥感 高光谱遥感 高光谱异常检测 深度学习 矩阵分解 |
DOI | 10.11834/jrs.20232405 |
收录类别 | EI ; CSCD |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:7664715 |
EI入藏号 | 20241515892466 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/97399 |
专题 | 光谱成像技术研究室 |
通讯作者 | 郑向涛 |
作者单位 | 1.中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室 2.西安交通大学信息与通信工程学院 3.中国科学院大学 |
第一作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 屈博,郑向涛,钱学明,等. 高光谱遥感影像异常目标检测研究进展[J]. 遥感学报,2024,28(1):42-54. |
APA | 屈博,郑向涛,钱学明,&卢孝强.(2024).高光谱遥感影像异常目标检测研究进展.遥感学报,28(1),42-54. |
MLA | 屈博,et al."高光谱遥感影像异常目标检测研究进展".遥感学报 28.1(2024):42-54. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
高光谱遥感影像异常目标检测研究进展.pd(1437KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 限制开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 |
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