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线性高光谱解混常见算法程序.zip_everywhereify_光谱_光谱解混_解混_高光谱解混

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简介：
本资源提供多种线性高光谱解混算法的编程实现，适用于遥感与环境监测领域。包括最小体积法、约束线性解混等技术代码，帮助用户深入理解并应用高光谱图像处理中的关键问题。 这段文字介绍了几种常用的基于线性混合模型的高光谱数据解混算法的代码，可供参考。

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  • 线性高光谱解混常见算法程序.zip_everywhereify_光谱_光谱解混_解混_高光谱解混
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    本资源提供多种线性高光谱解混算法的编程实现，适用于遥感与环境监测领域。包括最小体积法、约束线性解混等技术代码，帮助用户深入理解并应用高光谱图像处理中的关键问题。 这段文字介绍了几种常用的基于线性混合模型的高光谱数据解混算法的代码，可供参考。
     
  • Endmember_Extraction_Codes_zip_MATLAB_光谱解混_matlab解混_matlab高光谱_高
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    本资源提供多种MATLAB代码用于执行光谱解混（即端元提取），适用于高光谱图像处理。通过分析复杂混合像素，分离出纯净光谱成分，促进目标识别与分类。 一些常用的高光谱解混方法的MATLAB代码被讨论了。
     
  • CoNMF在高光谱解混中的应用-wave291-高光谱解混技术
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    本研究探讨了CoNMF算法在高光谱图像解混中的创新应用，通过wave291数据集验证其优越性能，为复杂场景下的物质识别提供先进解决方案。 论文《Robust Collaborative Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral Unmixing》提出了一种用于高光谱数据的光谱解混方法。该研究利用稳健的协同非负矩阵分解技术，有效提升了高光谱图像中混合像素成分分析的准确性和鲁棒性。
     
  • Remote.Sensing-master.zip_遥感_高光谱_光谱分解_混合像元分解_混合像元
    优质
    Remote.Sensing-master.zip项目致力于研究和开发高光谱遥感数据处理技术，特别是在解决混合像元问题上的创新方法。此资料集包含了相关代码与算法，以实现高效的光谱分解分析。 高光谱影像混合像元分解的一些常用经典代码如下：
     
  • ATGP_高光谱图像；PCA高光谱分解；混合像元分解；高光谱源码.rar
    优质
    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
     
  • Jasper Ridge高光谱解混数据集
    优质
    Jasper Ridge高光谱解混数据集是一套用于分析和研究复杂环境场景中地物成分的数据集合，特别适用于加州斯坦福大学Jasper Ridge生物保护区内的植被与土壤类型识别。该数据集包含详细的高光谱影像及地面实测信息，是验证和开发高光谱遥感技术的重要资源。 高光谱解混数据集（Jasper Ridge）包含一个MATLAB的mat文件。原始数据尺寸为512 x 614像素，每个像素记录了从380nm到2500nm范围内的224个通道的数据，光谱分辨率高达9.46纳米。由于高光谱图像过于复杂而难以直接获取基本事实信息，我们选取了一个100x100像素的子图作为分析对象，该子图起始于原始图像中的第（105, 269）个像素位置。 在数据预处理阶段，移除了通道1-3、108-112、154-166和220-224的数据（主要是因为这些波段受水蒸气及大气效应的影响较大），最终保留了共包含198个有效光谱通道的图像数据。这一处理步骤是高光谱数据分析中常见的预处理方法之一，有助于提高后续分析的有效性和准确性。
     
  • 城市高光谱解混数据集
    优质
    城市高光谱解混数据集汇集了多种地物类型的高光谱遥感信息，旨在通过先进的统计和物理模型分离混合像元中的纯净端元，提高对复杂城市环境的理解与分析能力。 高光谱解混数据集Urban是用于高光谱分离研究中最广泛使用的数据之一。该数据集包含307 x 307像素的图像，每个像素代表2 x 2平方米区域。在这一图像中，波长范围从400纳米到2500纳米，并且有210个不同的波段。然而，在通道1至4、76、87、101至111、136至153以及198至210被移除后（因为这些区域受到密集水蒸气和大气效应的影响），最终保留了共计162个波段。
     
  • MATLAB光谱解混_VCA算法_vca函数应用_高光谱分析_VCA.rar
    优质
    本资源提供MATLAB环境下VCA（Vertex Component Analysis）算法的应用教程及vca函数代码，适用于高光谱图像中的端元检测与光谱解混研究。 在MATLAB中使用VCA算法进行高光谱图像的像元解混是一个常见的应用案例。
     
  • 基于PLMM的高光谱图像解混MATLAB代码-考虑光谱变异性的扰动线性混合模型解混方法
    优质
    本项目提供了一种基于扰动线性混合模型（PLMM）的高光谱图像解混MATLAB实现，特别强调了对光谱变异性的处理。该方法旨在提高复杂场景下的物质成分分离精度和可靠性。 高光谱图像分离的Matlab代码使用微扰线性混合模型来处理具有光谱可变性的高光谱解混问题，相关方法详见P.-A.Thouvenin, N.Dobigeon 和 J.-Y.Tourneret 的论文《利用扰动线性混合模型进行包含光谱变化的高光谱解混》，发表于IEEE Transactions on Signal Processing，第64卷，第2期，525-538页，2016年。 实验：为了在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验，请配置并执行main.m脚本。代码依赖： 当前的代码包括以下出版物描述的MATLAB函数，并由其作者开发： [1] JMNascimento和JMBioucas-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》，第43卷，第4期，898-910页，2005年4月。 [2] JMBioucas-Dias和MATFigueiredo。
     
  • 高光谱影像混合像素分解
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    高光谱影像混合像素分解是指利用高光谱遥感数据对含有多种地物混合信息的像元进行分析，以提取各成分比例和特征的技术。该技术广泛应用于环境监测、地质勘探等领域。 本段落将探讨高光谱混合像元的问题，并详细介绍提取方法及其流程。重点讲解图像端元丰度的反演方法，并通过实例进行分析。