目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于孤立森林算法的高光谱遥感图像异常目标检测（续）

目录

 3.4 实验结果与分析 

 3.4.1 数据集介绍 

3.4.2 实验参数分析 

3.4.3 实验结果评价与讨论

 基于高维孤立森林算法的高光谱图像异常检测 

4.1  引言 

4.2  基于高维孤立森林算法的异常检测模型 

4.2.1 面向高维数据的改进策略 

4.2.2 基于光谱有效信息率和目标-背景分离度的波段选择策略 

4.2.3 高维孤立森林异常检测模型的构建与训练 

4.3  实验结果与分析 

4.3.1 实验数据集介绍 

4.3.2 实验参数分析 

4.3.3 实验结果评价与讨论

基于多尺度空间约束的空谱联合高光谱图像异常目标检测 

5.1  引言 

5.2  空间维异常信息提取方法 

5.2.1 Gabor滤波器与ERS算法的基本原理 

5.2.2 多尺度空间约束方法 

5.3  空谱联合特性异常检测模型 

5.4  实验结果与分析 

5.4.1 实验数据集介绍 

5.4.2 实验参数分析 

5.4.3 实验结果评价与讨论 

知识拓展

结合孤立森林算法与YOLOv8的高光谱遥感图像异常检测与目标检测

关键技术解析 ：

数据集处理建议

性能优化技巧：

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于孤立森林算法的高光谱遥感图像异常目标检测

 

 3.4 实验结果与分析 

本节利用几个真实高光谱遥感数据集，验证本章所提面向局部异常改进的孤 立森林算法的检测性能。作为比较，选取经典的RX算法[ 27]、PTA算法 [65]、CRD 算法[ 17]和iForest算法 [103]进行对比试验。其中&#