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高光谱图像的多波段批量存储

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简介：
本研究探讨了高光谱图像在多波段条件下的高效存储方法，提出了一种批处理技术以优化数据管理和访问速度。 本代码用于保存高光谱图像每个波段下的灰度图像，并且可以将对应图像以相应的波段命名。

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  • 高光谱图像的多波段批量存储
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    本研究探讨了高光谱图像在多波段条件下的高效存储方法，提出了一种批处理技术以优化数据管理和访问速度。 本代码用于保存高光谱图像每个波段下的灰度图像，并且可以将对应图像以相应的波段命名。
     
  • 高光谱图像在线解混MATLAB代码-Online-Unmixing-PLMM：基于光谱变异性的多时段高光谱图像处理
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    本项目提供了一套用于多时段高光谱图像在线解混的MATLAB代码，采用具有光谱变异性的PLMM模型，旨在提升高光谱数据分析效率和精度。 高光谱图像分离的MATLAB代码描述了处理多时相高光谱图像在线解混的方法，并考虑到了光谱可变性的影响。相关方法由P.-A.Thouvenin、N.Dobigeon和J.-Y.Tourneret在《IEEE Transactions on Image Processing》期刊上发表，卷25，第9期，页码3979-3990，出版日期为2016年9月。 实验说明：为了运行文章中报告的真实数据上的代表性实验，请配置并执行main.m脚本。依赖关系：当前代码包含了由相关作者开发的MATLAB函数，并参考了以下文献中的描述： [1] J.M.Nascimento和J.M.Bioucas-Dias，顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 卷43, 第4期，页码898-910，2005年4月。 [2] J.M.Bioucas-Dias和M.A.T.Figueiredo，“约束稀疏回归”，未提供具体文献信息。
     
  • kernel_pca.rar_高光谱PCA降维_PCA图像处理_光谱图像matlab_高光谱降维_pca高光谱
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    本资源提供基于MATLAB实现的高光谱图像PCA降维代码，适用于进行光谱数据分析和图像处理。包含kernel PCA方法，有效降低数据维度并保留关键信息。 核主成分分析法在高光谱图像的降维处理中效果显著。
     
  • DSEBS_pub.rar_基于Matlab的高光谱光谱波段选择工具包
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    这是一个基于MATLAB开发的高光谱光谱波段选择工具包（DSEBS），旨在为用户提供简便高效的波段筛选功能，适用于各类高光谱数据分析与应用研究。 基于图支配集的高光谱图像波段选择算法发表在2016年的IEEE TGRS期刊上。
     
  • Envi批量转换多波段为单波段的工具.rar
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    本资源提供了一个实用的Python脚本，用于高效地将多波段遥感图像批量转换为单波段图像，适用于环境科学、地理信息学等领域的数据预处理工作。 在安装有Envi软件的环境下，可以双击运行批量多波段分离成单波段工具。
     
  • 基于AP聚类的高光谱波段选取
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    本研究提出一种基于Affinity Propagation（AP）聚类算法的高光谱波段选择方法，有效减少数据维度同时保持分类性能。 波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义，在很多方面具有应用价值。近邻传播（AP）算法根据数据点之间的相关性进行聚类，并将所有数据点视为潜在的聚类中心。本段落提出了一种基于AP聚类的波段选择方法，利用光谱信息散度和光谱相关角（SID-SCA）与光谱信息散度和光谱梯度角（SID-SGA）改进了AP算法中相似度的计算方式。将降维后的结果输入支持向量机（SVM）分类器进行分类，并通过Indiana Pines数据集验证其准确性。实验结果显示，所提方法能够更好地提取波段信息并提高分类精度。
     
  • 高光谱与遥感波段提取程序
    优质
    高光谱与遥感波段提取程序是一款专为研究人员设计的软件工具，用于高效地从高光谱影像中选取和分析特定波段数据，以支持环境监测、地质勘探及农业评估等领域的深入研究。 高光谱波段提取程序是一种用于处理高光谱图像数据的软件工具，能够帮助用户从复杂的高光谱数据集中挑选出具有特定特征或兴趣的信息。 如有需要进一步了解该程序的功能、使用方法或是获取相关资源，请直接在平台上留言或者通过其他方式联系。
     
  • ATGP_高光谱图像；PCA高光谱分解；混合像元分解；高光谱源码.rar
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    本资源包包含用于处理高光谱图像的代码和文档，重点介绍了基于PCA的高光谱数据降维及混合像元分解技术，适用于科研与教学。 高光谱图像；高光谱分解_PCA；混合像元分解；高光谱源码.rarrar
     
  • 关于高光谱影像波段选择算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了高光谱影像处理中的波段选择算法，分析了多种现有方法的优缺点，并提出了一种新的高效波段选择策略。 基于高光谱影像数据的特点，本段落分析了多种降维方法，并着重探讨了几种波段选择算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数以及最优波段指数（OBI）等。文章对这些算法的有效性、局限性和计算复杂度进行了详细评估，针对现有波段指数方法的不足之处提出了新的优化方案——最优波段指数（OBI）。最后通过一系列实验验证了各种算法的实际性能表现。
     
  • 无信息变量去除.rar_光谱_光谱分析程序_光谱变量筛选_光谱波段选取_无信息变量
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    该资源为一款用于光谱数据分析与处理的应用程序，主要用于识别并剔除光谱中的无信息变量。通过优化光谱变量和波段选择过程，提高数据质量和后续分析效率。适用于化学、环境科学等领域的研究人员使用。 用于光谱分析波段选择的无信息变量消除算法的MATLAB代码。