高光谱图像目标检测特点 高光谱 人工智能遥感非监督分类 基础地质解译

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高光谱图像目标检测特点

传统的目标检测主要基于空间维的处理技术,而高光谱图像目标检测则侧重于基于光谱维分析的处理技术,形态(或者形状)信息在高光谱图像目标检测中的作用较小。高光谱图像数据获取过程中很难同时提高光谱分辨率和空间分辨率,在实际应用中,高光谱遥感器主要以提高光谱分辨率为主,这难免会降低空间分辨率。但是,由于高光谱图像像素光谱曲线中包含了目标的诊断性光谱特征,所以可用于目标的光谱识别。高光谱目标检测与传统的单波段图像和多光谱遥感图像目标检测有很大的不同,用单波段全色图像、多光谱遥感图像和高光谱遥感图像进行目标检测的异同点。

传统的图像处理主要利用形状等空间信息进行分析,仅能检测到视觉国的地物目标, 对于人眼无法识别的目标,其检测失效。例如在军事应用中,传统的技术依赖于对军事目标的长度、形状,颜色等形态学特征进行军事侦察和监控,但是,在实际军事应用中,感兴趣目标往往以隐藏目标的形武隐藏于植被或伪装材料下,改者中出现虚假目标和伪装目标等情况。这时,基于形态学的传统图像处理技术将无法获准确的军事信息, 而高光谱图像则可以利用光谱信息进行侦察,不依糖于目标的形态学信息,故在军事侦察和监控中更为可常。