An anomaly detection method for hyperspectral image based on improved LPD

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.01.004

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An anomaly detection method for hyperspectral image based on improved LPD

更新时间：2025-09-01

- An anomaly detection method for hyperspectral image based on improved LPD
- Vol. 41, Issue 1, Pages: 16-21(2015)
- 作者机构：
  
  1:苏州大学物理科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.01.004
  CLC：
- Published：2015
- 稿件说明：
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An anomaly detection method for hyperspectral image based on improved LPD[J]. 2015, 41(1): 16-21.
DOI：

An anomaly detection method for hyperspectral image based on improved LPD[J]. 2015, 41(1): 16-21. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.01.004.

摘要

在低概率检测(LPD)算法中

当选取的特征向量数目等于背景地物种类时

算法的检测效果比较理想

然而背景地物的种类数通常不知道

因此难以确定特征向量的数量。针对这一问题

对LPD算法进行了改进:首先用迭代误差分析(IEA)方法提取端元

然后在提取的端元中选择出与背景地物光谱相近的端元

并用它们构成背景矩阵

进而用该矩阵构造出正交投影算子

最后将该投影算子代入到LPD算法中进行目标检测。实验结果表明

该方法可以更有效地抑制背景

降低虚警率

提高检测性能。

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