高光谱协同稀疏与非局部低秩张量在遥感变化检测中的进展与挑战

高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测是一种先进的遥感数据分析技术，它结合了高光谱图像的丰富光谱信息和先进的变化检测算法，旨在解决地球科学和遥感领域中的变化检测问题。高光谱图像因其提供丰富的光谱细节，对于诸如自然灾害监测、城市变迁、植被生长监测和土地利用变化审计等应用具有显著优势。变化检测的核心任务是识别图像中在不同时间点出现的任何变化，包括变化的存在、位置和类型。 变化检测方法主要分为两大类：二分类和监督学习方法。二分类方法如CVA（变化向量分析）[6]，计算多时相图像之间的光谱差异向量，通过比较变化幅度和方向来决定像素是否发生变化。PCA-CVA方法进一步优化了这个过程，通过主成分分析和反三角函数阈值的选择，提高了检测精度[7]。Nielsen等人提出的多元变化检测（MAD）[8]和迭代加权多元变化检测（IR-MAD）[9]则采用了统计学方法，通过多元相关分析和迭代权重更新，提升了变化检测的敏感性和稳定性。 另一方面，监督学习方法如Bovolo等人提出的分类后再变化检测策略[10]，通过训练模型学习每个像素在不同时间点的特征模式，然后依据学习到的知识来识别变化。这种方法依赖于标注数据，能够更准确地识别复杂变化，但对训练数据的质量和数量要求较高。 在处理高光谱图像时，研究人员面临的挑战包括如何处理高光谱数据的低空间分辨率、光谱维冗余以及数据集的限制。为了克服这些挑战，研究者可能采用协同稀疏表示和非局部低秩张量分解等技术，以捕捉图像间的内在结构和相似性，从而提高变化检测的效率和准确性。 高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测技术是一种融合了高光谱图像特性与先进统计或机器学习算法的复杂技术，它不仅关注变化检测的精确性，还着重于处理高光谱数据的特点，为地球科学和遥感领域的变化检测提供了新的解决方案。