高光谱异常探测问题解答

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问题解答

问题1:

高光谱异常目标检测作为高光谱处理的一个重要问题，目前在公开的数据集上已经取得了极高的检测精度，请问异常检测未来的发展前景在哪？
答： 高光谱异常检测在军事中有着比较重要的应用，在民事中的应用目前也逐渐变得比较多了起来，比如森林火害检测，雪地营救，海洋救援，潜艇探测，高空预警，食品质量检测等等。异常探测作为目标探测的一种特殊情况，完全可以辅助目标探测进行，作为前期的预处理；比如在伪装识别中，可以通过异常检测检测出疑似目标，然后根据先验光谱库信息进行匹配，以此获得异常目标的种类。因为高光谱数据获取成本较高，所以当前公开数据集比较少，而且国内高光谱发展起步比较晚，目前传感器方面在1-1000多纳米做的比较成熟，而1000nm~2500nm之间还有不足，但是高光谱作为一种下一代成像技术，必定会得到发展，随着数据获取的代价变小，以后的应用也会越来越多。

问题2:

在一些军用场景的异常检测任务中，我们想探测的目标是飞机目标，因为没有这些飞机目标的先验信息，所以以异常检测的方法来探测这些飞机。这个过程其实只是把与背景区分较大的离群点提取出来了；那么在得到最后的 anomaly detection map后，如何去评价我们得到的究竟是想要的飞机目标呢，还是只是与背景区分度较大的噪声或者无意义目标呢？

答： 异常探测不同于目标探测，所谓的异常其实在学术界并没有明确的定义，这里对于刚刚接触的人来说，往往很难理解究竟什么才是“异常”。“异常”其实在高光谱异常探测领域中并没有给出具体的定义，这里是一个泛指的概念，“异常”并不是指某种具体的地物，它可以是一个像素，也可以是多个像素，可以是一种地物，也可以是多种不同的地物，只要是不同于周围背景的地物都可以称之为“异常地物”。举个简单的例子，飞机场中的飞机，高速公路上的汽车，湖泊中的船只等等，这些与周围背景不同的地物都可以称为“异常”。异常探测的原理其实就是根据数学和物理模型来筛选出整个背景中的不同地物。这与在很多黄豆中筛选石头是一个原理，石头就是黄豆中的异常，当然了，如果黄豆中还含有少量不同的豆子，如花生豆，这些少量的花生豆也是所谓的异常。还有一点需要非常注意的是，对于异常地物，它在整幅影像中出现的概率往往是很低的，其所占比例要小于10%，通常要远小于这个数字 。在高光谱异常探测中，所谓的“异常像元”就是指不同于周围背景地物光谱曲线的“像元”，在实际应用中，异常地物是根据需要来进行定义的，异常探测可以作为目标探测的前期筛选工作，在大场景影像中，快速筛选出疑似目标地物，然后根据目标光谱的先验信息进行匹配就可以快速找到需要的目标地物。

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