高光谱遥感影像目标探测是高光谱遥感应用的重要研究内容之一,其应用领域包括环境监测、城市调查、矿物填图和军事侦察等方面。高光谱遥感的巨大内涵和独特之处在于它可以从数据的高维空间特性入手,基于地物本身的物理属性,进行更有效的目标探测和分类处理。基于此,近年来发展了很多目标探测算法。然而,目前基于谐波分析(Har-monic Analysis,HA)的高光谱影像目标探测技术研究还甚少,本章将从高光谱维谐波分析的角度来探索性研究与实验高光谱影像的小目标探测与识别技术。
谐波分析技术广泛应用于电力污染检测和去除等,如汤胜清等(2006)基于BP(Back Propagation)神经网络检测电力系统谐波,给出了3次谐波的训练和仿真,可用于电力系统的实时检测和谐波动态补偿。在遥感领域,目前谐波分析多用于分析时间序列数据,最初由Jakubauskas et al.,2001,2002提出,并利用谐波分析技术对26个阶段的年内AVHRR NDVI时间序列进行分析,以描述自然和农业土地利用的季节性变化,同时他们也研究了谐波分析在农作物物种识别中的应用,并在堪萨斯州南部进行了实验;Toshi-hiro et al.(2005)针对MODIS时间序列数据,利用谐波分析手段探测作物物候现象;Bethany et al.(2007)基于谐波分析方法探索了一种曲线拟合技术,从带噪声的NDVI时间序列数据中提取出年内物候规律。针对高光谱影像目标探测问题,目前尚无谐波分析方面的文献可查。