目标探测（target detection），工学-测绘学-遥感-高光谱遥感，在高光谱遥感图像中，利用目标和背景的光谱特征差异进行目标识别，从而将感兴趣目标地物与非目标地物（背景地物）分离出来的方法或过程。高光谱遥感图像目标探测方法中，最普遍的是以线性混合模型为基础的方法。有学者在1994年提出一种基于冲击响应滤波器的亚像元目标探测方法“约束能量最小化方法（CEM）”，在1994年还提出了一种正交子空间的目标探测方法（OSP）。另有学者在1997年提出了一种后验的OSP方法，利用估计的丰度矩阵改进了OSP方法，达到了利用广义似然比进行目标探测的效果。在高光谱遥感影像空间分辨率不断提高的情况下，出现了结合目标空间特征的目标探测方法。 A.普拉扎在2002年和2005年提出将形态学滤波方法用于目标探测， J-M.戈塞尔在2005年提出了一种顾及白化空间内邻域相关性的白化空间相关算法（WSCF）。此外，高光谱遥感目标探测领域还发展出了基于高阶统计量的目标探测方法和非线性模型的方法，学界对目标探测这一课题的研究也日益热烈。