2021年高光谱异常检测技术最新综述与翻译解析

高光谱异常检测是遥感图像分析领域的一个重要研究方向，涉及到从高光谱数据中识别出与周围环境明显不同的像素或像素组合。高光谱数据集通常包含成百上千个连续波段的光谱信息，提供了丰富的空间和光谱信息，使得可以区分出传统多光谱遥感数据难以辨别的复杂场景和物质。 综述文章"高光谱异常检测综述"提供了2021年的最新研究进展，回顾了当前高光谱异常检测的各种方法，并对这些方法的有效性和局限性进行了分析和比较。该文献可能涵盖了从基础算法到高级技术的广泛内容，包括但不限于： 1. 子空间方法（Subspace Methods）：该类方法假设数据存在于一个低维流形上，异常数据位于这个流形之外。常见的子空间方法包括主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）。 2. 基于重构的方法（Reconstruction-based Methods）：这类方法认为异常数据的光谱特征难以被现有的数据集重建。例如，通过最小化重建误差，可以识别出那些重建误差较大的像素点。 3. 基于统计的方法（Statistical Methods）：统计方法利用了统计特性来检测异常。例如，利用高光谱数据的多变量高斯分布特性，通过计算每个像素点的异常分数来确定异常值。 4. 基于聚类的方法（Clustering-based Methods）：通过聚类算法将数据分为多个类别，然后根据类的统计特性确定异常。 5. 基于机器学习的方法（Machine Learning-based Methods）：运用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forests）和神经网络（Neural Networks），对高光谱数据进行特征学习和异常检测。 6. 深度学习方法（Deep Learning Methods）：近年来，深度学习在图像识别和分析领域取得了巨大成功，基于深度学习的高光谱异常检测方法也逐渐增多，如卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）等。 除了上述内容，综述可能还探讨了各种方法在不同应用场景下的性能表现，如在军事侦察、环境保护、农业监测等领域的实际应用效果。同时，为了帮助读者更好地理解和应用这些方法，综述文章可能还会介绍一些公开的数据集，这些数据集可供研究人员进行算法验证和比较。 文章的粗略翻译部分可能提供了一种语言上的帮助，使得不熟悉原文语言的读者能够了解和把握综述文章的核心内容。翻译可能尽量保留了专业术语的准确性和文章的逻辑结构，以便于不同语言背景的研究者进行交流和合作。 文件名称列表中的两个文件分别是综述文章的英文原版和翻译版。英文原版文件可能包含更多的细节和深入的分析，而翻译版则旨在让更广泛的读者群体能够接触和理解该领域内的最新研究进展。对于那些对高光谱异常检测感兴趣的学者和研究人员来说，这些资源是十分宝贵的参考材料。