基于自編碼器和Transformer的高光譜異常檢測算法研究

基于自編碼器和Transformer的高光譜異常檢測算法研究

摘要：隨著高光譜數(shù)據(jù)的快速積累與應(yīng)用需求的增加，高光譜異常檢測問題日益受到關(guān)注。自編碼器和Transformer作為當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最具代表性的模型之一，已被廣泛應(yīng)用于異常檢測任務(wù)中。本文針對高光譜數(shù)據(jù)異常檢測問題，提出了一種基于自編碼器和Transformer結(jié)合的高光譜異常檢測算法，并通過實驗證明了其有效性。

1.引言

高光譜數(shù)據(jù)在地質(zhì)勘探、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。高光譜數(shù)據(jù)的特點是數(shù)據(jù)維度高且含有大量冗余信息，因此需要準(zhǔn)確快速地檢測出其中的異常點，以輔助后續(xù)分析與決策。傳統(tǒng)的異常檢測方法往往基于統(tǒng)計學(xué)原理或人工設(shè)定的閾值，對高光譜數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性處理效果有限。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為高光譜異常檢測提供了新的思路和工具。

2.相關(guān)工作

許多研究者嘗試使用深度學(xué)習(xí)方法解決高光譜異常檢測問題。自編碼器是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠?qū)W習(xí)到輸入數(shù)據(jù)的高階特征表示。自編碼器在異常檢測中有著廣泛的應(yīng)用，但其在處理高維度高光譜數(shù)據(jù)時的效果有待改進(jìn)。Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有較強(qiáng)的序列建模能力。最近的研究表明，在自然語言處理領(lǐng)域，Transformer在處理長序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)越的性能?；诖?，我們提出將自編碼器和Transformer結(jié)合應(yīng)用于高光譜異常檢測任務(wù)中。

3.方法描述

本文提出的高光譜異常檢測算法主要由以下兩個部分組成：自編碼器和Transformer。首先，我們將高光譜數(shù)據(jù)作為自編碼器的輸入，并通過自編碼器學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的低維稠密表示。然后，我們將學(xué)到的低維表示作為輸入，經(jīng)過Transformer進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和建模。最后，利用重構(gòu)誤差和預(yù)測誤差來度量樣本的異常程度，從而實現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)的異常檢測。

4.實驗設(shè)計與結(jié)果分析

我們使用好未來提供的高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實驗評估。實驗中，我們將提出的算法與傳統(tǒng)的異常檢測方法和其他深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對比。實驗結(jié)果表明，我們的算法在高光譜異常檢測任務(wù)中取得了更好的性能。通過可視化分析，我們發(fā)現(xiàn)自編碼器在提取數(shù)據(jù)特征方面的有效性，以及Transformer在處理序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)越性。

5.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于自編碼器和Transformer的高光譜異常檢測算法，并在實驗中驗證了其有效性。該算法能夠從高光譜數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地檢測出異常點，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與決策提供了有力的支持。未來，我們將進(jìn)一步優(yōu)化算法的性能，探索更多深度學(xué)習(xí)模型在高光譜異常檢測中的應(yīng)用潛力，并將算法推廣應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：高光譜數(shù)據(jù)，異常檢測，自編碼器，Transformer，深度學(xué)綜上所述，本文提出了一種基于自編碼器和Transformer的高光譜數(shù)據(jù)異常檢測算法，并在實驗中驗證了其有效性。實驗結(jié)果表明，該算法在高光譜異常檢測任務(wù)中具有更好的性能，能夠準(zhǔn)確地檢測出異常點。通過可視化分析，我們發(fā)現(xiàn)自編碼器能有效提取數(shù)據(jù)特征，而Transformer在處理序列數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)越性。未來，我們將進(jìn)一步優(yōu)化算法的性能，探索其他深度