基于大数据驱动的高光谱信号异常检测研究

研究基于大数据驱动的高光谱信号异常检测方法，提高异常检测准确度。采用K-means算法聚类处理高光谱信号，引入聚类有效性指标优化处理，利用基于哈尔小波的离散小波变换多分辨率模型分解高光谱信号，通过低频信号获取高光谱信号光谱波形特征，通过局部过零点确定吸收峰，完成光谱特征的提取，将各光谱特征输入到卷积神经网络，实现高光谱信号的异常检测。实验结果表明：该方法可分解高光谱信号，当分解层数为3时，光谱特征提取效果最佳，高光谱信号异常检测准确度为90%左右，检测时间为0.2 s,可准确检测异常高光谱信号。