高光谱先进的异常检测算法有哪些

高光谱图像异常检测算法有很多种。常见的有基于高斯混合模型（GMM）的算法、基于密度估计的算法、基于支持向量机（SVM）的算法、基于卷积神经网络（CNN）的算法、基于生成对抗网络（GAN）的算法等。此外，还有基于异常因子分析（PCA）的算法、基于降维的算法、基于聚类的算法、基于学习向量量化（LVQ）的算法等。

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稀疏表示高光谱异常检测算法

稀疏表示高光谱异常检测算法是一种基于稀疏表示理论的高光谱图像异常检测方法。它利用稀疏表示来描述原始高光谱数据，并通过计算重构误差和残差误差来检测异常像元。

具体来说，稀疏表示高光谱异常检测算法首先将高光谱数据进行降维处理，然后采用基于字典学习的方法来构建稀疏表示模型。在这个模型中，每个像元都可以被表示为若干个基向量的线性组合，而这些基向量则是从整个数据集中学习得到的。

接下来，算法通过最小化重构误差和残差误差来探测异常像元。具体来说，对于一个给定的像元，算法首先利用稀疏表示模型来重构该像元，然后计算重构误差。如果重构误差超过某个预先设定的阈值，那么该像元被认为是异常的。此外，算法还可以通过比较原始像元和重构像元之间的残差误差来进一步提高检测精度。

总的来说，稀疏表示高光谱异常检测算法具有较高的检测精度和较好的鲁棒性，适用于各种高光谱图像异常检测场景。

稀疏表示高光谱异常检测算法python代码

稀疏表示高光谱异常检测算法的Python代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import OrthogonalMatchingPursuit

def sparse_rep(data, dictionary):
    omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=5)
    omp.fit(dictionary, data)
    coef = omp.coef_
    return coef

def anomaly_detection(data, dictionary):
    coef = sparse_rep(data, dictionary)
    residual = np.linalg.norm(data - np.dot(dictionary, coef))
    return residual

# 假设有100个高光谱样本，每个样本有200个波段
spectra = np.random.rand(100, 200)
# 假设现在有20个正常样本，用来构建字典
normal_spectra = spectra[0:20, :]
# 构造字典
dictionary = np.transpose(normal_spectra)
# 假设现在有一个新的样本，用来检测是否异常
new_spectra = spectra[21, :]
# 异常检测
residual = anomaly_detection(new_spectra, dictionary)
if residual > threshold:
    print('该样本为异常样本')
else:
    print('该样本为正常样本')

上面的代码中，`sparse_rep`函数使用正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit）对数据进行稀疏表示，`anomaly_detection`函数计算新样本与字典的残差，并与事先设置的阈值进行比较，从而判断该样本是否为异常样本。