基于自编码器和Transformer的高光谱异常检测算法研究

基于自编码器和Transformer的高光谱异常检测算法研究

摘要：随着高光谱数据的快速积累与应用需求的增加，高光谱异常检测问题日益受到关注。自编码器和Transformer作为当今深度学习领域中最具代表性的模型之一，已被广泛应用于异常检测任务中。本文针对高光谱数据异常检测问题，提出了一种基于自编码器和Transformer结合的高光谱异常检测算法，并通过实验证明了其有效性。

1.引言

高光谱数据在地质勘探、环境监测、农业等领域中具有广泛的应用。高光谱数据的特点是数据维度高且含有大量冗余信息，因此需要准确快速地检测出其中的异常点，以辅助后续分析与决策。传统的异常检测方法往往基于统计学原理或人工设定的阈值，对高光谱数据的复杂性和多样性处理效果有限。近年来，深度学习技术的快速发展为高光谱异常检测提供了新的思路和工具。

2.相关工作

许多研究者尝试使用深度学习方法解决高光谱异常检测问题。自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，能够学习到输入数据的高阶特征表示。自编码器在异常检测中有着广泛的应用，但其在处理高维度高光谱数据时的效果有待改进。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，具有较强的序列建模能力。最近的研究表明，在自然语言处理领域，Transformer在处理长序列数据时具有优越的性能。基于此，我们提出将自编码器和Transformer结合应用于高光谱异常检测任务中。

3.方法描述

本文提出的高光谱异常检测算法主要由以下两个部分组成：自编码器和Transformer。首先，我们将高光谱数据作为自编码器的输入，并通过自编码器学习到数据的低维稠密表示。然后，我们将学到的低维表示作为输入，经过Transformer进行进一步的特征提取和建模。最后，利用重构误差和预测误差来度量样本的异常程度，从而实现高光谱数据的异常检测。

4.实验设计与结果分析

我们使用好未来提供的高光谱数据集进行了实验评估。实验中，我们将提出的算法与传统的异常检测方法和其他深度学习方法进行了对比。实验结果表明，我们的算法在高光谱异常检测任务中取得了更好的性能。通过可视化分析，我们发现自编码器在提取数据特征方面的有效性，以及Transformer在处理序列数据方面的优越性。

5.结论与展望

本文提出了一种基于自编码器和Transformer的高光谱异常检测算法，并在实验中验证了其有效性。该算法能够从高光谱数据中准确地检测出异常点，为后续的数据分析与决策提供了有力的支持。未来，我们将进一步优化算法的性能，探索更多深度学习模型在高光谱异常检测中的应用潜力，并将算法推广应用于更广泛的领域。

关键词：高光谱数据，异常检测，自编码器，Transformer，深度学综上所述，本文提出了一种基于自编码器和Transformer的高光谱数据异常检测算法，并在实验中验证了其有效性。实验结果表明，该算法在高光谱异常检测任务中具有更好的性能，能够准确地检测出异常点。通过可视化分析，我们发现自编码器能有效提取数据特征，而Transformer在处理序列数据方面具有优越性。未来，我们将进一步优化算法的性能，探索其他深度