基于主成分建模的SVDD高光谱图像异常检测

基于主成分建模的SVDD高光谱图像异常检测摘要高光谱图像是一种具有大量波段和高维度的数据类型。由于其在农业、环境监测、医学和安全等领域中的广泛应用，高光谱图像异常检测已成为研究的热点。本文提出了一种基

SVDD 基于主成分建模的高光谱图像异常检测 摘要 高光谱图像是一种具有大量波段和高维度的数据类型。由于其在农 业、环境监测、医学和安全等领域中的广泛应用，高光谱图像异常检测 已成为研究的热点。本文提出了一种基于主成分建模（PCA）的支持向 量数据描述（SVDD）方法来检测高光谱图像中的异常点。首先，使用 PCA来降低高光谱图像的维度和去除冗余信息。然后，应用SVDD算法 来建立正常样本的模型，并用于检测异常样本。最后，我们使用多个高 光谱数据集来验证算法性能。实验结果表明，所提出的方法在各个数据 集上表现出了优秀的异常检测性能，证明了该方法的有效性。 关键词：高光谱图像、异常检测、主成分分析、支持向量数据描述 1.引言 高光谱图像由于其具有高维度和大量波段信息，因此在农业、环境 监测、医学和安全等领域中得到广泛应用。这些图像包含了大量的信 息，因此对于异常检测的需求也变得越来越大。异常点可能是由于成像 传感器噪声、杂散光、环境变化或者用户处理错误等原因所造成的。因 此，在高光谱图像中检测这些异常点是非常重要的。 支持向量数据描述（SVDD）算法是一种完全不需要标记的异常检测 算法，因此可应用于未标记数据检测中。与监督学习方法不同，SVDD 不需要事先知道陌生数据的标签，而是通过找到一组支持向量，来描述 正常数据分布。因此，SVDD在异常检测中被广泛应用。 主成分分析（PCA）是降维技术中最常用的一种方法。PCA通过线 性变换将数据从原来的空间中投影到低维度的空间中，以此来消除冗余 信息。PCA不仅可以简化数据集，而且可以减少计算负担，并提高算法 的效率。