高光谱目标检测：自适应信息理论度量学习与局部约束

"通过自适应信息进行高光谱目标检测-具有局部约束的理论度量学习" 这篇研究论文探讨了在高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）中，如何利用自适应信息理论与局部约束进行目标检测。高光谱图像因其高光谱分辨率，能提供丰富的信息，这对于目标检测在HSI处理领域具有重大意义。然而，传统的目标检测方法往往依赖于特定假设，并且在样本数量有限的情况下可能表现不佳，同时难以保持良好的鉴别能力。 文章中提出的是一种新的理论度量学习方法，它结合了自适应信息和局部约束。自适应信息理论在这里用于衡量不同光谱特征之间的关系，以更准确地识别目标与背景的区别。而局部约束则有助于在训练过程中捕捉到数据的局部结构，确保目标检测的鲁棒性，特别是在存在噪声或复杂环境干扰的情况下。 度量学习在机器学习中是一个重要的分支，其目的是学习一个合适的距离度量，使得同类样本之间的距离较小，而异类样本之间的距离较大。在HSI目标检测中，通过优化这个度量，可以提高分类器的性能，使目标与背景之间的区分更加清晰。 论文中可能涉及的步骤包括： 1. 数据预处理：对HSI数据进行预处理，如去噪、校正和光谱指数计算，以提高后续分析的准确性。 2. 样本选择：选择有限的目标和背景样本，构建训练集，用于度量学习。 3. 自适应信息计算：根据光谱特征，计算样本间的自适应信息，以评估它们的相似性或差异性。 4. 局部约束构建：利用邻域信息建立局部约束，确保度量学习过程考虑了数据的局部特性。 5. 度量学习算法设计：设计并实现一种优化算法，该算法结合自适应信息和局部约束来学习有效的度量。 6. 目标检测：基于学习到的度量，应用分类器进行目标检测，例如支持向量机（SVM）、随机森林等。 7. 性能评估：使用交叉验证或其他评估指标（如精度、召回率、F1分数等）来验证和比较新方法与其他传统方法的性能。 作者团队来自中国地质大学、武汉大学和华中科技大学等机构，他们在遥感、计算机科学和地理信息科学领域有深厚的背景。论文于2018年7月收到，9月接受并发表，展示了在高光谱成像目标检测领域的最新研究成果，对于提升HSI处理的有效性和实用性具有重要贡献。