一种融合光谱匹配和张量分析的高分辨率遥感影像目标探测器 (2013年)

提出了一种基于光谱分析理论和张量代数理论的高分辨率遥感影像目标探测器。首先在向量空间中对目标光谱进行特征匹配；然后对光谱特征与目标相似的像素进行空间-光谱特征一体化张量描述，进而在张量特征空间中对目标和背景进行分类。实验表明，张量学习机能够有效地对高分辨率影像进行目标识别。加入光谱特征匹配后的目标探测器能够极大地降低目标探测时间，同时进一步提高目标探测精度。 ### 一种融合光谱匹配和张量分析的高分辨率遥感影像目标探测器 #### 摘要 本文介绍了一种新型的高分辨率遥感影像目标探测器，它结合了光谱分析理论与张量代数理论。通过向量空间中的特征匹配对目标光谱进行初步分析；随后，采用空间-光谱特征一体化张量描述方法，对光谱特征与目标相似的像素进行更深层次的分析。在张量特征空间中实现目标与背景的有效分类。实验结果表明，这种方法不仅能够有效提升目标识别的准确性，还能显著减少探测所需的时间。 #### 关键词 - 自适应余弦探测器（ACE） - 张量学习机 - 目标探测 #### 一、理论方法 ##### 1.1 自适应余弦探测器(ACE) 自适应余弦探测器（ACE）是一种常用的高光谱遥感影像目标探测技术，主要用于像素级别的目标探测。其基本思想是在假设背景为零均值、协方差为单位矩阵的高斯分布的情况下，通过计算待测像素与目标光谱之间的角度差异来进行目标识别。 - **基本原理**：ACE的基本假设是背景服从高斯分布，目标的存在与否通过两种不同的假设进行区分。在没有目标的情况下，背景被视为一个具有零均值和单位协方差矩阵的随机变量；而在有目标的情况下，则认为是目标光谱与背景的叠加。 - **数学模型**：根据上述假设，ACE的目标检测统计量可以表示为： \[ D(x) = \frac{x^TIbIx}{N+x^TIx} \] 其中，\(x\) 是待检测像素的光谱向量，\(N\) 是光谱维度，\(I\) 是单位矩阵，\(b\) 是目标光谱。 - **应用条件**：ACE适用于亚像元级别的目标探测，但在高分辨率遥感影像中，目标往往占据多个像素或更大区域，此时单纯依靠光谱信息可能不足以准确识别目标。 ##### 1.2 张量分析 随着传感器技术的发展，高分辨率遥感影像越来越多地被用于目标识别任务。这类影像不仅包含丰富的光谱信息，还包含了空间信息。为了充分利用这些信息，研究者们开始探索将光谱和空间特征一体化的表达方式，其中张量分析提供了一种有效的工具。 - **张量的概念**：张量是向量概念的推广，它可以用来表示不同维度的数据结构。例如，单波段灰度图是一阶张量，高光谱数据立方体是三阶张量，而更高维度的数据集可以用更高阶的张量来表示。 - **张量学习机**：利用张量描述遥感影像中的目标特征，可以通过构建张量学习机来实现目标的高效识别。这种方法不仅可以利用光谱信息，还可以利用空间结构信息，从而提高目标识别的准确性和鲁棒性。 - **实验验证**：通过对多种高分辨率遥感影像进行实验验证，结果显示，结合光谱匹配和张量分析的目标探测器不仅提高了目标探测的精度，而且降低了探测时间，尤其在处理复杂背景下的目标识别时表现出了明显的优势。 #### 二、融合光谱匹配和张量分析的目标探测器 为了克服传统方法在处理高分辨率遥感影像时的局限性，本文提出了一种融合光谱匹配和张量分析的目标探测器。该方法首先利用自适应余弦探测器对目标光谱进行初步筛选，之后通过张量学习机对候选区域进行细致分析，最终实现高效准确的目标识别。 - **初步筛选**：使用ACE对影像中的每个像素进行初步筛选，找到与目标光谱相似度较高的像素区域。 - **一体化描述**：对筛选出的像素区域，采用张量描述方法，综合考虑光谱和空间信息，形成一个更为全面的目标特征描述。 - **张量特征空间中的分类**：在构建好的张量特征空间中，运用张量学习机进行目标与背景的分类，实现精准的目标探测。 #### 结论 本文提出了一种创新性的高分辨率遥感影像目标探测器，该探测器通过融合光谱匹配技术和张量分析方法，有效提高了目标识别的精度和效率。相比于传统方法，这种方法能够在保持较高精度的同时显著减少处理时间，为高分辨率遥感影像的目标探测提供了新的思路和技术支持。