申请/专利权人：中国铁路设计集团有限公司

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853931A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/143;G06V10/25;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/771

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于最近邻距离的高光谱图像孤立异常检测方法,包括：获取三维高光谱遥感数据；并转换为二维高光谱遥感数据；根据所有波段数据，计算有效光谱指数ESI，筛选有效波段集；在有效波段集的任意波段中，计算背景‑目标区分指数，筛选有效波段子集；随机选取多个像元作为训练集，将训练集中所有像元以各自为圆心，以该像元到其最近邻像元的欧氏距离为半径，做出多个超球，根据超球集，计算待检测像元在每组超球集中的异常得分，进行均值计算，得到最终异常检测结果。本申请利用改进的孤立最近邻算法进行异常检测，不需要对背景进行建模，采用多维超球体切割数据空间来实现孤立机制，有效利用高光谱遥感图像的多个波段，提高了异常检测精度。

主权项：1.一种基于最近邻距离的高光谱图像孤立异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取三维高光谱遥感数据；并将三维高光谱遥感数据转换为二维高光谱遥感数据；S2、根据所述二维高光谱遥感数据中的所有波段数据，计算有效光谱指数ESI，根据得到的有效光谱指数ESI，筛选有效波段集；S3、根据得到的有效波段集，在有效波段集的任意波段中，计算背景-目标区分指数BADI，筛选有效波段子集；S4、在得到的有效波段子集中，随机选取多个像元作为训练集，将训练集中所有像元以各自为圆心，以到最近邻像元的欧氏距离为半径，做出多个超球，其中为像元的最近邻像元；将S4重复操作t次，生成t组超球集；S5、根据得到的超球集，对任意待检测像元x，计算待检测像元x在每组超球集中的异常得分，根据每组得到的异常得分，进行均值计算，得到最终异常检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国铁路设计集团有限公司 基于最近邻距离的高光谱图像孤立异常检测方法

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