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高光谱图像异常探测

高光谱遥感技术作为一种高效的地球观测手段，近年来在环境监测、城市调查、矿物填图等领域取得了显著进展。与传统的多光谱遥感技术相比，高光谱遥感技术能够提供更为丰富的地物光谱信息，从而为高光谱图像处理提供了更广阔的应用场景。高光谱图像处理作为这一技术的基础，直接关系到其在各个领域中的实际应用价值。

高光谱图像处理中的分类与目标探测是两个具有重要研究意义的方向。这些任务需要在海量光谱数据中提取有用信息，同时应对高维数数据与有限样本训练的挑战。这一问题在高光谱遥感技术研究中备受关注。

高光谱图像异常探测

高光谱图像目标探测是遥感技术中的重要应用之一，主要用于环境检测、城市调查、矿物填图等领域。与传统基于空间分辨率的目标检测不同，高光谱遥感目标探测依据目标与地物光谱特性的差异进行识别。由于目标往往处于亚像元级或弱信息状态，传统目视解译方法难以实现有效探测。因此，开发适用于高光谱遥感的目标探测算法成为迫切需求。

在实际应用中，目标探测往往需要无需先验光谱信息的算法，这被称为异常探测。异常地物可以是单个像素或多个像素，也可以是某种地物或多种不同地物。其关键特征是出现概率通常远小于10%。在高光谱遥感中，异常像元是指不同于周围背景地物光谱曲线的像元。

经典算法介绍

在异常探测算法中，Reed-Xiao Detector (RXD) 和Liu-RX算法是两个经典且适合初学者的探测方法。RXD算法基于逐像元探测，公式如下：

$$ y = \frac{1 - \cos(\theta)}{1 - \cos(\pi/T)} \cdot \frac{\Delta x}{\Delta x + \mu} $$

其中，θ是像元与均值向量之间的角度，μ是整幅影像的均值向量，Δx是波段间协方差。通过公式可以看出，该算法简单易于实现，适合快速筛选异常像元。

Liu-RX算法则采用了双窗口机制，其探测原理与RXD类似，但窗口大小可调，适用于不同目标尺度。两种算法都是研究高光谱异常探测的基础，初学者可以通过实现这些算法加深理解。

高光谱异常探测的核心在于数学建模和统计推理，需要研究者具备一定的信号处理和统计学背景。通过学习经典算法并结合实际应用，可以快速掌握这一领域的核心技术。