典型文献
一种改进的火星车多光谱影像深度新颖目标探测方法
文献摘要：
火星车(即巡视探测器)是对火星表面探测和科学研究的重要手段.针对火星车采集到的日益增长的遥感数据,亟需一种能够智能化地从海量影像中探测出有科学价值的新颖目标的方法.传统的新颖探测多采用基于距离测度和基于影像重建的方法,其中基于距离测度的方法逐像素计算新颖分数,未考虑空间上下文信息;基于影像重建的方法侧重对典型地貌背景进行重建,新颖性表现为影像重建误差,对小型新颖目标如钻孔、除尘点等提取效果不佳.提出一种改进的火星车多光谱影像深度新颖目标探测方法(convolution auto-en-coder combined Mahalanobis distance method,CAE-M),利用全卷积自编码神经网络提取深层特征进行典型地貌重建,并联合马氏距离将新颖目标与典型地貌背景分离,充分挖掘空间维与光谱维特征,提高火星车新颖目标探测结果的准确性.实验采用好奇号火星车多光谱影像数据集,在盖尔撞击坑地表采用Reed-Xiaoli探测器、主成分分析、卷积自编码神经网络、生成对抗网络与CAE-M进行对比实验,结果表明,CAE-M在探测精度和可视化解释上均优于对比方法,在不同类别的新颖目标探测上都有着均衡稳定的表现.
文献关键词：
深空探测;火星车;多光谱影像;新颖目标探测;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
赵之若;王少宇;王心宇;钟燕飞
作者机构：
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉,430079
文献出处：
引用格式：
[1]赵之若;王少宇;王心宇;钟燕飞-.一种改进的火星车多光谱影像深度新颖目标探测方法)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(08):1328-1335,1348
A类：
新颖目标探测,Xiaoli
B类：
火星车,多光谱影像,探测方法,巡视,探测器,星表,表面探测,遥感数据,科学价值,基于距离,距离测度,影像重建,像素,空间上下文,上下文信息,新颖性,重建误差,钻孔,除尘,提取效果,convolution,auto,en,coder,combined,Mahalanobis,distance,method,CAE,全卷积,卷积自编码,自编码神经网络,深层特征,地貌重建,马氏距离,背景分离,维特,好奇,影像数据,盖尔,撞击坑,Reed,生成对抗网络,探测精度,比方,深空探测
AB值：
0.340424
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