题目：基于超平面技术的高光谱亚像元目标检测与识别

高光谱遥感影像具有光谱分辨率高、图谱合一的特点，它能够在一定波长范围内获取几十乃至数百个波段的光谱信息，因此具备了极为强大的地物光谱信息获取能力和特性诊断能力，这就为高光谱遥感目标探测提供了可能。然而，高光谱遥感影像中的地物构成方式多种多样，这就对目标检测和识别方法提出了不同的要求。针对图像数据中目标尺寸较小、背景地物构成复杂、光谱混合现象较多、检测概率较低等问题，本文提出了基于超平面构建的高光谱亚像元目标检测与识别方法。首先，通过对高光谱数据的结构分析，构建出高维空间中的背景超平面算子，以待测像元在其正交子空间的投影值来检测图像数据中的异常目标，并根据超平面理论提取出图像数据中的主要端元信息，再以单形体体积比法求得端元丰度，达到了混合像元分解即亚像元目标检测的目的。其次，通过OMIS和AVIRIS实测数据，进行基于超平面构建的异常检测和亚像元检测算法的验证与分析，并对提取出的端元信息进行地物的分类。由于本方法能够在多种背景环境下检测出光谱图像中异常像元及亚像元目标，并具有较高的检测率，因此具备了较好的实用性，达到了预期的设计要求。