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端元可变的高光谱遥感图像亚像元目标探测研究
  • 项目名称：端元可变的高光谱遥感图像亚像元目标探测研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：61102128
  • 申请代码：F010408
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2012-01-01-2014-12-31
  • 项目负责人：杜博
  • 依托单位：武汉大学
  • 批准年度：2011
中文摘要：

高光谱遥感图像亚像元目标探测，可以突破图像空间分辨率的限制，深入到亚像元尺度揭示目标的位置分布、几何等信息，具有重要的研究意义。传统的亚像元目标探测方法端元光谱精度较低、背景地物端元固定、亚像元尺度效应严重。为此，本研究拟提出"端元提取-背景端元选择-目标探测"的研究思路，发展稳健、有效的端元可变高光谱遥感图像亚像元目标探测理论与方法，主要研究内容包括三个部分1）高精度端元光谱提取；2）不同像元正确的背景端元选择；3）以端元可变的方式建立目标探测方法。本研究的相关成果在军事侦察、环境监测、灾害评估等领域具有很高的实际应用价值。

中文主题词： 高光谱遥感；目标探测；亚像元目标；；
英文摘要：

hyperspectral remote sensing；target detectio；sub-pixel target；；

英文主题词： hyperspectral remote sensing；target detectio；sub-pixel target；；
结论摘要：

高光谱遥感图像亚像元目标探测，可以突破图像空间分辨率的限制，深入到亚像元尺度揭示目标的位置分布、几何等信息，是当前学术界研究热点。针对传统的亚像元目标探测方法端元光谱精度较低、背景地物端元固定、亚像元尺度效应严重，本研究提出了“端元提取—背景端元选择—目标探测”的研究思路，发展出稳健、有效的端元可变高光谱遥感图像亚像元目标探测理论与方法，大大提高了亚像元目标探测的精度。在本项目的资助下，申请人和项目组成员发表学术论文46篇，其中包括在IEEE Transactions on Geoscience an Remote Sensing、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing等高光谱遥感领域的著名学术期刊发表SCI论文22篇。在本项目的资助下，共培养博士研究生4名，硕士研究生2名。

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 43
  • 12
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
Slow Feature Analysis for Change Detection in Multispectral Imagery
Regularization Framework for Target Detection in Hyperspectral Imagery
Endmember number estimation for hyperspectral imagery based on vertex component analysis
A Subspace-Based Change Detection Method for Hyperspectral Images
A hypothesis independent subpixel target detector for hyperspectral Images
Target detection based on a dynamic subspace
A sparse and discriminative tensor to vector projection for human gait feature representation
基于类别可分性的高光谱图像波段选择
A Sparse Representation-Based Binary Hypothesis Model for Target Detection in Hyperspectral Images
高光谱图像降维的判别流形学习方法
A dimensionality reduction method for hyperspectral imagery based on local discriminative tangent sp
A Background Self - Learning Framework for Unstructured Target Detectors
一种融合光谱匹配和张量分析的高分辨率遥感影像目标探测器
基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构
基于约束独立成分分析的高光谱图像指纹提取
A Background Self-Learning Framework for Unstructured Target Detectors
Semisupervised Discriminative Locally Enhanced Alignment for Hyperspectral Image Classification
A Robust Nonlinear Hyperspectral Anomaly Detection Approach
Hyperspectral Remote Sensing Image Subpixel Target Detection Based on Supervised Metric Learning
基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类法
一种结合波段分组特征和形态学特征的高光谱图像分类方法
A discriminative metric learning based anomaly detection method
Automatic radiometric normalization for multitemporal remote sensing imagery with iterative slow fea
Spatial-Spectral Information Based Abundance-Constrained Endmember Extraction Methods<br />
An Automatic Robust Iteratively Reweighted Unstructured Detector for Hyperspectral Imagery
An Abundance Characteristic Based Independent Component Analysis for Hyperspectral Unmxing
一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法
A Discriminative Manifold Learning Based Dimension Reduction Method for Hyperspectral Classification
基于独立成分分析的高光谱变化检测
顾及局域信息的核化正交子空间投影目标探测方法
Unsupervised transfer learning for target detection from hyperspectral images
最小光谱相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解
一种基于核特征空间的鲁棒性高光谱异常探测方法
Compression of hyperspectral remote sensing images by tensor approach
一种基于背景自学习的高光谱图像生物信息提取方法
一种基于多维正交判别子空间投影的人脸识别方法
会议论文
Hyperspectral biological images compression based on multiway tensor projection
An endmember dissimilarity based Non-negative Matrix Factorization method for hyperspectral unmixing
Targeted change detection for stacked multi-temporal hyperspectral image
A local subspace based nonlinear target detector
Hyperspectral Medical Images Unmixing for Cancer Screening Based on Rotational Independent Component
An endmember extraction framework based on abundance constraint
一种基于流形学习的结构化亚像元目标探测方法
An novel active learning strategy for hyperspectral image classification
An Automatic Relative Radiometric Correction Method Based on Slow Feature Analysis
Nonnegative Discriminative Manifold Learning for Hyperspectral Data Dimension Reduction
A manifold learning based feature extraction method for hyperspectral classification
Slow Feature Analysis for Hyperspectral Change Detection
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