Resumen

Utilizando tecnología hiperespectral (HS), este trabajo introduce un enfoque autónomo de detección de anomalías en escenas basado en el comportamiento asintótico de un modelo semiparamétrico bajo un esquema de pruebas multimuestras y estadísticos de orden mínimo. La detección de anomalías en la escena tiene un amplio rango de uso en aplicaciones de teledetección, no requiriendo firmas materiales específicas. La singularidad del enfoque incluye lo siguiente: (i) sólo se requiere una pequeña fracción del cubo HS para caracterizar el fondo de desorden desconocido, mientras que los detectores de anomalías globales existentes requieren todo el cubo; (ii) la utilidad de un modelo semiparamétrico, donde las distribuciones subyacentes de los espectros no se suponen conocidas sino relacionadas a través de una función exponencial; (iii) la derivación de la probabilidad acumulativa asintótica de que el enfoque cometa errores, permitiendo al usuario cierto control de los errores probabilísticos. Los resultados obtenidos con datos reales de HS son prometedores para la detección autónoma de objetos artificiales en fondos naturales difíciles desde dos perspectivas de visión: nadir y prospectiva.

• Materias:Redes Inalámbricas Modelo computacional Teoría de códigos Sistemas de comunicación Procesamiento de datos
• Subjects:Wireless Networks Computational Model Code theory Communication systems Data processing
• Palabras claves:detección autónoma de objetos artificiales, enfoque autónomo de detección de anomalías en la escena, fondos naturales difíciles, detección de anomalías en la escena, probabilidad acumulativa asintótica, detectores globales de anomalías, esquema estadístico de orden, datos reales de hs, firmas de materiales específicos, fondo de desorden desconocido
• Keywords:autonomous manmade object detection, autonomous scene anomaly detection approach, difficult natural clutter backgrounds, scene anomaly detection, asymptotic cumulative probability, global anomaly detectors, order statistic scheme, real hs data, specific material signatures, unknown clutter background