[发明专利]基于随机森林测度学习的高光谱图像目标探测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于随机森林测度学习的高光谱图像目标探测方法及系统，其方法包括：首先从待探测的高光谱遥感图像X上选择n个训练样本；然后构成映射函数，并将构成的映射函数作为随机森林的决策树的输入，以对随机森林进行训练，进而构成训练后的随机森林，并对所有决策树进行平均运算，找到最终的测度距离函数；再采用测度距离计算X上所有像元和训练样本中的某个目标像元之间的测度距离探测统计值；最后根据探测统计值，实现目标探测。本发明的有益效果是：本发明所提技术方案具有较好的鲁棒性，能很好地处理高维数据问题，提高目标探测精度，更好地实现目标像元和背景像元的分离；拥有更高的目标探测精度。

主权项

1.一种基于随机森林测度学习的高光谱图像目标探测方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：从待探测的高光谱遥感图像X上选择n个训练样本；所述高光谱遥感图像X为L×N的矩阵，L为所述遥感图像X的波段数，N为所述遥感图像X的像元数；其中，N个像元包括若干个目标像元和若干个背景像元；所述目标像元为高光谱遥感图像X上待探测部分的像元，所述背景像元为除去目标像元后剩下的其它像元；所述n个训练样本为随机从所述目标像元和所述背景像元中共同选择的n个像元组成，且n小于N；S102：根据所述n个训练样本，通过融合标准相对位置和绝对成对位置信息构成映射函数，并将构成的映射函数作为随机森林的决策树的输入，进而构成随机森林；S103：对所述随机森林中的所有决策树进行平均运算，得到最终的测度距离函数模型；S104：采用所述测度距离函数模型对所述待探测的高光谱遥感图像X上的各像元和训练样本中的任意某个目标像元之间的测度距离分别进行计算，得到X上所有像元和训练样本中的任意某个目标像元之间的测度距离探测统计值；所述探测统计值为一个包含有N个元素的向量，且各元素对应的值为X上各像元和训练样本中的任意某个目标像元之间的测度距离；S105：根据所述探测统计值，对所述待探测的高光谱遥感图像X上的目标像元进行探测，得到探测结果。