高光谱影像子空间分析孤立森林异常目标探测方法.docx

子空间模型的方法，如主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)。PCA通过线性变换将高维数据投影到低维空间，减少冗余信息，提高异常检测的效率。ICA则试图寻找数据的非高斯性，进一步增强异常信号的分离。这两种方法在一定程度上能够处理高光谱图像的复杂背景信息。 孤立森林(iForest)是一种基于机器学习的异常检测方法，它在构建决策树的过程中，通过随机选择特征和分割点来孤立异常样本。然而，iForest在高维数据中可能因为随机选取的像素点导致检测结果的不确定性。因此，本文提出了正交子空间分析孤立森林异常目标探测方法，旨在优化iForest的性能。 正交子空间分析用于增强异常目标与背景的对比度，通过构建正交子空间来压制背景信息，使得异常目标在新的特征空间中更加突出。这种方法避免了对背景进行高斯分布假设，增加了检测的鲁棒性。同时，主成分分析(PCA)被应用于降维，减少数据的复杂性，降低iForest算法的不确定性，提高检测精度。 局部iForest处理则进一步优化了初始检测结果。传统的全局iForest可能因全局视角忽略局部区域的特性，引入误报。局部iForest通过对每个像素邻域内的数据进行独立的iForest处理，增强了对局部空间信息的利用，从而提高了检测的准确性。 实验部分，文章选取了停机坪、海滩、港口和草地四个具有不同环境背景的高光谱影像，比较了新方法与经典方法（如RX算子、PCA-iForest）的异常目标检测效果。结果显示，子空间分析孤立森林方法在提高检测精度和减少假阳性的方面表现更优，证明了其有效性和实用性，特别是在处理高光谱图像的复杂背景和高维问题上。 该研究提出的子空间分析孤立森林异常目标探测方法结合了正交子空间分析和主成分分析的优势，降低了高光谱影像检测中的不确定性和背景噪声影响，同时充分利用了空间信息，提升了异常目标检测的准确性和可靠性。这一方法对于实际的高光谱遥感应用，如环境保护、资源调查、军事监控等领域具有重要的理论和实践意义。