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ENVI高光谱分析的N维可视化工具

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简介：
简介：本工具为ENVI软件设计，旨在提供高光谱数据分析的高级功能，实现数据的多维度动态展示与交互操作，助力科研人员更直观地解析复杂信息。 在提取PPI_ROI后打开N维可视化器，并选择MNF变换结果，系统默认导入PPI_ROI。 进行PPI_ROI端元提取， 编辑ROI的波谱曲线对比， 生成地物平均波谱， 通过波谱分析和端元识别。

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  • ENVI高光谱分析的N维可视化工具
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    简介：本工具为ENVI软件设计，旨在提供高光谱数据分析的高级功能，实现数据的多维度动态展示与交互操作，助力科研人员更直观地解析复杂信息。 在提取PPI_ROI后打开N维可视化器，并选择MNF变换结果，系统默认导入PPI_ROI。 进行PPI_ROI端元提取， 编辑ROI的波谱曲线对比， 生成地物平均波谱， 通过波谱分析和端元识别。
     
  • 基于IDL的高光谱数据分析与可视化
    优质
    本研究聚焦于利用IDL（Interactive Data Language）软件进行高光谱数据处理及分析技术探讨，并实现高效的数据可视化。通过该工具的应用，可深入挖掘高光谱图像信息，为环境监测、地质勘探等领域提供精准的数据支持和决策依据。 针对实验室测得的高光谱数据，我们提出了一种处理系统，该系统包含四大功能模块：数据输入输出、数据重采样、数据预处理以及待测目标处理。在实验中，以不同水深的水体作为测试对象，在ENVI平台上使用IDL语言开发了水深反演模块。通过试验发现，这套系统能够实现高光谱数据准确且快速地处理，并将结果可视化展示出来；同时该系统的可扩展性良好，适用于其他实测光谱数据分析应用。
     
  • ENVI高光谱分析演示文稿.ppt
    优质
    本演示文稿通过详细讲解和实例操作，介绍了ENVI软件在高光谱数据分析中的应用方法和技术。适合科研人员及技术人员学习参考。 ENVI高光谱分析.ppt介绍了如何使用ENVI软件进行高光谱数据分析的方法和技术。该演示文稿涵盖了从数据预处理、图像分类到目标检测等多个方面的内容，并提供了详细的步骤指导以及实例应用，旨在帮助用户更好地理解和掌握高光谱影像的处理流程和技巧。
     
  • Endmember_Extraction_N_FINDR_Matlab_高光谱数据分析_n_findr_高光谱_MATLAB工具
    优质
    简介：本资源提供基于Matlab实现的N-Findr算法代码用于高光谱数据的端元提取，适用于科研和教学中对高光谱图像进行分析。 N-FINDR算法是一种在无先验知识条件下用于高光谱图像端元提取的算法，并最终计算每种端元的丰度。
     
  • 利用光谱影像获取光谱曲线——基于ENVI的高光谱分析
    优质
    本文章介绍了如何使用ENVI软件进行高光谱图像处理，并从中提取有效的光谱信息。通过详细步骤讲解了从数据预处理到最终光谱曲线绘制的过程，为科研人员提供实用的技术支持。 从高光谱影像上获取的光谱曲线，在进行空间成像的同时记录了数百个连续的光谱通道数据，每个像素都可以提取出一条连续的光谱曲线。对高光谱图像处理的本质是对这些像元光谱曲线进行定量化处理与分析。
     
  • 基于ENVI的高光谱波谱分析与地物识别
    优质
    本研究采用ENVI软件进行高光谱影像处理和分析，通过波谱特征提取实现对特定地物的精准识别。 使用ENVI进行高光谱波谱分析和地物识别。
     
  • hyperIca.rar_MATLAB高光谱_端元光谱_端元提取_高光谱丰度估计_高光谱分析工具
    优质
    hyperIca.rar是一款基于MATLAB的高效高光谱数据分析工具，专为科研人员设计。此软件包内含多种算法以实现快速准确地提取端元光谱并进行高光谱图像的丰度估计，是科学研究中的得力助手。 光谱提取效果好，丰度调整出色，适用于高光谱目标检测和端元提取。
     
  • 高维数据可视化的PCA分析.ipynb
    优质
    本IPython Notebook介绍如何使用主成分分析（PCA）进行高维数据可视化，帮助理解复杂数据集的结构和模式。 PCA_高维数据可视化.ipynb 这个文档介绍了一种使用主成分分析（PCA）来实现高维数据可视化的技术。通过这种方法，可以将复杂的数据集简化并以二维或三维的形式展示出来，从而帮助用户更好地理解和探索数据的结构和模式。
     
  • ENVI高光谱分析中的PPI纯净像元指数
    优质
    简介：PPI（纯净像元指数）是ENVI软件中用于高光谱数据分析的一种方法，专门识别和提取最纯净的像素，从而提高分类精度和数据解释质量。 PPI（纯净像元指数）生成的结果是一副灰度影像，DN值越大表明该像素越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法通过对图像中的每个像素进行反复迭代，在多光谱或高光谱影像中寻找最“纯”的像素。（通常基于MNF变换结果来进行） 通过将N维散点图迭代映射为一个随机单位向量，每次映射的极值像素被记录下来，并且这些极值像元的数量也被记录。 根据每个像素在多次映射过程中成为极值像元次数来决定该像素是否为纯净像元。 计算时需要输入的参数： 进行迭代的次数 设置域值系数（用于确定何为“极端”像元） 数据二次采样（减少内存需求，但不能设得太小）