基于低概率检测的高光谱异常目标检测算法研究

在深入分析高光谱数据特点的基础上,系统研究了基于低概率检测的高光谱图像异常检测方法。首先针对高光谱图像数据维数高的特点研究高光谱图像降维方法,重点研究自适应子空间分解(ASD)算法对高光谱图像进行降维;然后研究高光谱图像异常目标检测算法,异常检测算法能够在没有先验光谱信息的情况下检测到与周围环境存在光谱差异的目标,具有较强的实用性,成为一个重要的研究热点,重点研究低概率检测(LPD)算法,并用此算法对高光谱图像进行异常检测。此外,还研究了其它算法如RX算法,并与LPD算法进行比较,在此基础上对LPD算法进行改进,寻求以较高的鲁棒性进行高光谱异常目标检测,最终用基于特征融合的低概率检测算法对LPD算法进行改进。     

多窗口融合判别子空间的高光谱图像异常检测

由于高光谱图像异常检测受到不规则背景和噪声的干扰,直接应用传统的RX异常检测算法会造成很高的虚警和很大的运算量.针对这一问题,提出了一种基于判别子空间的结合多窗口融合的RX算法.首先在无先验信息的前提下采用聚类的方式得到样本类别,并对占优聚类样本进行判别特征提取;然后利用正交子空间投影使背景和目标信息达到最大程度的分离以实现对背景的抑制,从而在抑制背景的基础上利用局部多窗口融合的RX算法进行异常检测;最后将AUC值作为评价检测方法性能的指标. NUANCE和HYDICE高光谱数据异常目标检测实验的AUC值统计结果表明:多窗口融合算法在检测性能方面优于经典的全局和局部RX算法,它对背景和噪声有更强的抑制作用,且检测到的异常目标精确,可见该算法是有效而可行的.     

基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。     

基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速算法

在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。     

图像识别技术在资源环境检测中的应用

在资源环境检测过程中,由于没有对图像数据进行预处理,从而导致资源环境的检测精度较低,为此引入图像识别技术,本研究对其在资源环境检测中的应用展开研究。通过高光谱图像采集设备可获取资源环境的高光谱图像,并进行图像标定,根据标定结果,采用平滑滤波处理方式对资源环境检测数据进行预处理,并利用图像识别技术对预处理后的光谱图像进行类别划分,F-SVD和XGBoost技术的结合可实现对资源环境区域的面积检测。通过实例应用的方式,将新的检测方法应用到实际生态环境中,并对资源环境进行检测。选择OA和Kappa两种评价指标,结果证明,新的检测方法检测精度符合资源环境检测要求,可为资源环境的管理和整治提供技术支持。     

高光谱遥感图像最优波段选择方法的研究进展与分析

随着成像光谱仪的发展日益成熟,高光谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段--对获取的高光谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对高光谱图像的数值分析处理上,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与目标探测等方面。高光谱图像相邻的波段之间一般具有较大的相关性,并不是所有的波段对于后续处理都有着同等的重要性,通过选择最优波段而组成新的高光谱图像空间,在不损失重要信息的条件下可以代表其他波段的信息。因而需要在更合理的数学模型的指导下,按照一定的准则,来决定最佳波段的选择问题。对目前国内外高光谱图像的各种波段选择方法进行了综合归纳和分析,力图为高光谱图像处理寻找突破点,加强此领域的研究力度。     

一类基于PCA神经网络的分类器在异常检测中应用

目前,入侵检测技术（IDS）已成为网络安全领域研究的焦点,多种软计算方法被应用到这项技术的研究上,本文综合了主成分分析技术的数据压缩及分类功能,和神经网络的在线计算能力,构建了一类基于PCANN的分类器,并进一步应用到异常检测中．仿真试验结果证明该检测模型的有效性．     

独立分量分析在高光谱遥感图像处理中的应用综述

独立分量分析是二十世纪九十年代兴起的一种高效信号处理方法.它在不知道源信号和混合矩阵的情况下,仅利用混合信号就能实现源信号分离,因此在信号处理等领域得到了广泛应用.阐述了独立分量分析理论在高光谱遥感图像中的应用,对研究中现存的难点问题进行了探讨,并对其研究前景进行了展望.     

石漠化遥感信息提取方法进展

梳理了石漠化研究领域内的相关文献,重点以遥感数据中的石漠化信息提取方法为主线,从石漠化评价指标、石漠化遥感信息提取两个方面进行分析和讨论,分析了人机交互解译、监督及非监督分类、面向对象等石漠化遥感信息提取方法以及多光谱遥感、高光谱遥感、微波遥感、无人机遥感等数据来源方面的进展与不足。并展望了中国当前石漠化地区遥感影像信息提取的发展,提出在未来研究中应重视石漠化程度分级指标的量化,同时应探索融合多源数据特征以进一步提升石漠化信息提取的精度。     

4-(对二甲氨苯基)-3-丁烯-2-酮作为荧光分子探针检测乙醇水含量

以对二甲氨基苯甲醛为原料,在碱性条件下与丙酮缩合得到4-(4-(二甲氨基)苯基)-3-烯-2-丁酮(DBO).研究了DBO在不同极性溶剂中的吸收和荧光光谱,以及乙醇中含水量对其光谱的影响.发现溶剂极性能够显著影响DBO的光谱性质;乙醇中含水量的增加使得探针分子的荧光强度降低、发射波长红移.利用这种变化能够简便、高灵敏地检测乙醇中的含水量.     

一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位算法

在高光谱图像亚像元定位领域中,基于插值的亚像元定位算法具有无参数、无迭代、快速运算等优点,得到了广泛的应用。传统的基于插值的亚像元定位算法由于原始高光谱图像分辨率低和现有的光谱解混技术的局限性,使得丰度图像不能充分携带原始高光谱图像的先验信息。针对这一问题,提出了一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位算法。将插值算法直接应用于原始低分辨率高光谱图像,得到高分辨率图像。将高分辨率图像通过光谱解混得到具有丰富原始图像先验信息的丰度图像,利用丰度图像提供的信息将类别标签分配到每个亚像元中,获得亚像元定位结果。仿真实验证明,该方法可以充分地携带原始图像的先验信息,获得比传统的基于插值的亚像元定位算法精度更高的结果。     

基于协作的网络协议异常检测算法

最近跟踪发现目前现有网络协议异常检测技术只是对常见的协议进行检测,具有一定的片面性,对Do S攻击中的SYN Flooding攻击无法检测到.为了提高检测性能的实用性和实时性,应用协作式方法将基于马尔可夫链检测法和均值评估法共同实现了协议异常检测建模,分析了模型建立的过程并提出了模型系统架构.论述了在马尔可夫链的基础上建立异常检测子模型以及如何使用均值评估法建立检测模型.结果表明该模型对应用层的多种协议和传输层TCP协议进行异常检测以及对SYN Flooding攻击检测效果明显.该算法不仅具有一定的理论创新,还具有较强的实用价值.     

基于高光谱成像的水果损伤分析研究

高光谱成像技术包含图像信息和光谱信息。本文利用高光谱成像技术检测苹果摔伤,主要采用主成分分析、波段比算法和支持向量机分析所采集的高光谱图像数据。实验结果表明,波段比算法和主成分分析法分类识别正确率为93.3%,与支持向量机相比更适用于苹果摔伤的实时快速检测。     

利用支持向量机构建水稻镉含量高光谱预测模型

研究基于支持向量机构建水稻镉(Cd)含量高光谱预测模型的可行性.利用ASD光谱仪测量研究区水稻冠层反射光谱,通过实验室化学分析得到土壤镉含量和水稻叶片镉含量,对研究区水稻光谱进行均一化平滑处理以及小波变换降噪,构建基于支持向量机(support vector machines,SVM)的水稻镉含量高光谱预测模型.结果表明,小波变换降噪处理对SVM建立的镉含量预测模型精度有所提高,SVM高光谱预测模型的相关系数为0.8674,均方误差为0.0012.该研究为利用高光谱遥感大面积、快速监测农田作物重金属污染提供技术支持.     

苯偶酰腙类席夫碱的合成及光学性能研究

以苯偶酰、水合肼以及醛类化合物为起始底物,2步反应高产率合成了苯偶酰腙类席夫碱,采用核磁共振氢谱、碳谱及质谱对其结构进行了表征.此外,分别使用紫外光谱法和荧光光谱法研究了p H值对光谱性能的影响,对常见金属离子的识别性能以及溶剂变化对光谱的影响进行了讨论,光谱性能的研究结果表明,该类化合物可以作为光学染料.     

Riscan Pro在岩体结构面识别中的应用研究

结合项目实例,阐述了应用Riscan Pro对解决高陡边地质调查、岩石结构面识别方法与步骤以及关于岩体结构面参数测量的原理与方法.研究表明Riscan Pro在岩土、地质工程领域获取空间数据的高精度、高效性和高分辨率特性是传统测量、调查方法不可比拟的,该技术在此领域有着广阔的应用前景.     

基于ENVl的Hyperion数据预处理方法

基于ENVI遥感影像处理软件,选取一景Hyperion数据,介绍了应用ENVI软件对Hyperion数据进行遥感影像预处理的流程和方法。主要包括:未定标和受水汽影响波段去除、坏线修复、条纹去除、去除Smile效应、FLAASH校正、几何校正等,通过预处理获得了地物真实反射率数据,为高光谱遥感技术在地质找矿、环境监测、精细农业等领域的应用提供技术支撑。     

采用shell命令和隐Markov模型进行网络用户行为异常检测

异常检测是目前网络入侵检测领域研究的热点内容.提出一种基于shell命令和隐Markov模型(HMM)的网络用户行为异常检测方法,该方法利用shell会话中用户执行的shell命令作为原始审计数据,采用特殊的HMM在用户界面层建立网络合法用户的正常行为轮廓.HMM的训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch训练算法相比,训练时间有较大幅度的降低.在检测阶段,基于状态序列出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并考虑到审计数据和用户行为的特点,采用了较为特殊的判决准则.同现有的基于HMM和基于实例学习的检测方法相比,文中提出的方法兼顾了计算成本和检测准确度,特别适用于在线检测.该方法已应用于实际入侵检测系统,并表现出良好的检测性能.     

Bola型席夫碱化合物的间隔基效应及酸致变色研究

以水杨醛与芳香胺经席夫碱缩合反应合成系列具有不同取代位置芳香间隔基的Bola型席夫碱化合物。通过核磁共振、元素分析等手段对化合物的结构进行表征。利用紫外光谱和红外光谱研究了目标产物的间隔基效应和酸致变色性能。研究数据表明,随间隔基取代位置的变化,席夫碱分子中的电子分布和共轭结构发生了明显的改变,导致其光谱性质表现出显著的差异。由于在溶液与浇铸膜中组装模式的不同,化合物的酸致变色的程度表现出明显的不同,在功能材料等领域具有广泛的应用价值。