基于核方法的高光譜圖象分類和目標(biāo)檢測技術(shù)研究.pdf

1、　　高光譜圖象是新型的遙感數(shù)據(jù)，其較高的光譜分辨率和空間特性的有效結(jié)合使其具有巨大的應(yīng)用優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿?。但是，高光譜圖象的巨大數(shù)據(jù)量、成像過程中出現(xiàn)的光譜變化、混合象素等為其數(shù)據(jù)的分析、處理帶來了新的挑戰(zhàn)和需求，特別是對分類、目標(biāo)檢測和奇異檢測等應(yīng)用有著很大的影響，以至于目前通常的遙感信息處理技術(shù)都難以解決。核機(jī)器學(xué)習(xí)以其優(yōu)越的復(fù)雜數(shù)據(jù)處理能力，在眾多領(lǐng)域中取得了廣泛的應(yīng)用和重視。核機(jī)器學(xué)習(xí)能夠通過核映射的形式使得眾多的模式識別方法具有

2、非線性數(shù)據(jù)處理能力，這對處理高光譜圖象這類復(fù)雜數(shù)據(jù)具有非常重要的意義?！　≌撐囊院藱C(jī)器學(xué)習(xí)為技術(shù)核心，以高光譜圖象的分類和目標(biāo)檢測為主要內(nèi)容，在詳細(xì)分析高光譜圖象數(shù)據(jù)特性并研究關(guān)鍵的核機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上，開展了針對于大目標(biāo)(背景)分類、小目標(biāo)檢測和子象素目標(biāo)奇異檢測等方面的具體研究，重點解決了分類和檢測中的數(shù)據(jù)降維、特征提取、混合象素解譯、同物異譜和背景干擾抑制等關(guān)鍵技術(shù)，提出了適于高光譜圖象的、有效的核非線性處理算法。論文的主要創(chuàng)新