多孔径光谱信息融合的高光谱遥感异常小目标检测方法

本发明属于目标检测技术领域，公开了多孔径光谱信息融合的高光谱遥感异常小目标检测方法；方法包括：将目标区域划分为n个目标子区域；采集每个目标子区域的高光谱数据；将每个高光谱数据均转换为光谱数据立方体，并提取空间光谱特征数据；从每个高光谱数据中提取出差异数据；根据空间光谱特征数据和差异数据，进行异常检测；本发明通过高光谱数据的分块处理和多孔径信息融合，增强在光谱混叠干扰下异常检测的鲁棒性；引入深度学习技术，实现更高的检测精度和更低的虚警率；集成LSTM神经网络，提高对动态目标的处理能力；采用克隆选择算法调节模型参数，进一步保证异常检测结果的准确性和鲁棒性。