3DCAE-HyperSpectral-Classification: 无监督空间光谱特征学习的三维卷积自动编码器高光谱分类方法

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简介：本文提出了一种基于三维卷积自动编码器的无监督空间光谱特征学习方法，用于改进高光谱图像的分类精度。该方法利用HyperSpectral数据的独特特性进行高效、准确的分类处理。本段落提出了一种基于三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略，用于高光谱图像分类。与传统的手工特征提取算法相比，深度神经网络(DNN)在特征学习方面表现出色，但通常需要大量标记样本才能有效运行，在高光谱数据集中获取这些训练样本来之不易。为此，我们设计了一种仅使用3D卷积、池化和批处理归一化的三维卷积自动编码器（3D-CAE），以最大化空间光谱结构信息的利用。同时，为了在无需标记样本的情况下进行网络参数学习，还设计了一个配套的3D解码器来重建输入模式。实验结果表明，在多个基准高光谱数据集上提出的3D-CAE能够有效提取空间光谱特征，并且不仅优于传统的非监督特征提取方法，还在分类应用中胜过许多基于标记样本的方法。

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3DCAE-HyperSpectral-Classification: 无监督空间光谱特征学习的三维卷积自动编码器高光谱分类方法

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简介：本文提出了一种基于三维卷积自动编码器的无监督空间光谱特征学习方法，用于改进高光谱图像的分类精度。该方法利用HyperSpectral数据的独特特性进行高效、准确的分类处理。本段落提出了一种基于三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略，用于高光谱图像分类。与传统的手工特征提取算法相比，深度神经网络(DNN)在特征学习方面表现出色，但通常需要大量标记样本才能有效运行，在高光谱数据集中获取这些训练样本来之不易。为此，我们设计了一种仅使用3D卷积、池化和批处理归一化的三维卷积自动编码器（3D-CAE），以最大化空间光谱结构信息的利用。同时，为了在无需标记样本的情况下进行网络参数学习，还设计了一个配套的3D解码器来重建输入模式。实验结果表明，在多个基准高光谱数据集上提出的3D-CAE能够有效提取空间光谱特征，并且不仅优于传统的非监督特征提取方法，还在分类应用中胜过许多基于标记样本的方法。

基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取

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本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。

基于Matlab卷积滤波器的高光谱自编码器代码-用于无监督训练与应用

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本项目提供基于MATLAB开发的卷积滤波器高光谱自编码器代码，适用于无监督学习环境，旨在促进高光谱图像处理领域的研究和应用。 deephyp 是一个用于训练和使用高光谱数据的无监督自动编码器及有监督深度学习分类器的工具箱。自动编码器是一种无需标签的数据进行特征提取与降维的神经网络模型，而有监督分类器则可以在标记好的数据集上训练以预测光谱类别。该工具箱包含针对高光谱数据构建、训练和测试密集型以及卷积型自动编码器及分类神经网络的示例。这些网络易于配置，并支持不同的架构自定义与多种培训方法的选择。它基于 TensorFlow 构建而成，为科研工作提供了强大的基础框架。在使用该工具箱进行研究时，请参考相关文献以正确引用所用到的技术和模型： - 介绍用于训练自动编码器的光谱角（SA）、光谱信息散度（SID）及平方和误差（SSE）损失函数。 - 使用余弦谱角（CSA）损失函数的研究请参照相应的文献。安装工具箱可通过 pip 命令行进行，具体命令为： ``` pip install deephyp ``` 此外，依赖项可以通过以下方式安装： ``` pip install -r requirements.txt ```

二维光谱特性空间

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《二维光谱特性空间》一书探讨了基于光谱数据的图像分析与处理技术，深入研究了不同物质在二维空间中的光谱分布和变化规律。该程序用于自动生成NIR-Red二维光谱特征空间散点图，并通过人机交互方式获取土壤、植被等端元的信息。输入为Red与NIR波段的遥感图像（tif格式），输出包括土壤线截距和斜率，以及在散点图上点击特定位置以获得对应于Red和NIR波段的具体信息的功能。即将发布利用NIR/Red图像自动提取土壤线及解算端元信息的V2.0版本程序，请大家期待。

matlab光谱分类_programe.rar_高光谱_高光谱分类_高光谱显示

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本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。

iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析

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简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。

一种高效的无监督高光谱图像解混方法

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本研究提出了一种创新的无监督高光谱图像解混技术，能够高效地从复杂数据中分离出纯净像素，提升高光谱影像分析的精度与速度。传统的非负矩阵分解方法在处理高光谱图像的像元分解问题时存在一个挑战：初始值是随机生成的，这可能会影响最终解混的效果。为解决这一难题，本段落提出了一种改进型非负矩阵分解技术应用于高光谱图像解混的方法。该方法创新性地通过迭代计算来自动获取合适的初始值，并且在整个过程中无需任何先验知识的支持。无论是使用仿真数据还是真实的数据进行实验测试，结果都表明了这种算法的有效性和优越性。

ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution: 实施论文“利用3DDnCNN学习光谱空间先验用于高光谱图像的反卷积...

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ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution是基于论文《利用3DDnCNN学习光谱空间先验进行高光谱图像反卷积》的一个项目，采用先进的3DDnCNN模型来恢复高光谱图像的清晰度和细节。通过3DDnCNN学习光谱空间先验以进行高光谱图像反卷积的步骤如下： 1. 运行Cave_processing.py来处理公共数据集CAVE； 2. 运行get_kernel.py获取本段落使用的服务器模糊内核。 3. 使用blurring_image.m使原始高光谱图像与获得的内核进行模糊处理； 4. 执行main_con.py以运行高光谱图像反卷积的主要功能。如果需要训练和测试去噪神经网络3DDnCNN，请执行以下操作： 1. 运行train.py来训练3DDnCNN; 2. 运行test.py以测试3DDnCNN; 如有任何疑问，可以通过发送电子邮件的方式与作者联系。若此代码对您有帮助，请引用我们的论文如下： @inproceedings {wang2020learning， title = {通过3DDNCNN为高光谱图像反卷积学习光谱空间先验}，作者= {Wang，Xiuheng和Chen，Jie and R} }

高光谱遥感图像的空谱特征提取及分类方法探讨_康旭东

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本文由康旭东撰写，主要讨论了在高光谱遥感图像处理中如何有效提取空间和光谱信息，并探索相应的分类技术，为精确的地物识别提供理论支持。《高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究》是康旭东的博士毕业论文。

ENVI插件下的遥感二维光谱特征空间

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本研究探讨了在ENVI软件环境下开发的插件技术，用于分析和可视化遥感数据中的二维光谱特性，揭示地物信息。绘制二维光谱特征空间（如提取土壤线）的ENVI插件可以直接复制到ENVI安装目录下的save_add文件夹下，在image窗口的Tools菜单中可以看到新增的一项名为“My2DScatter”的子菜单。该工具要求输入影像的有效值范围归一化至0-1，并且在选择波段时必须双击操作。土壤线的参数通过给出直线上两个点的坐标来确定。此外，推荐在ENVI4.8版本下使用此插件。