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通过PCA降维技术处理高光谱图像（MATLAB）。

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简介：
该新手教程涵盖了收集整理资料并结合代码实现的方案。高光谱图像分类作为高光谱遥感技术对地观测的关键组成部分，在军事和民用领域都发挥着至关重要的作用。尽管如此，由于高光谱图像所固有的高维特性、波段间强烈的相关性以及光谱混合现象的存在，其分类任务仍然面临着诸多严峻的挑战。具体而言，相邻波段之间存在显著的相关性，导致信息冗余现象较为突出，从而增加了分类的难度。

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  • 基于PCA-LDA的光谱数据分析与降维处理——以高光谱图像为例（MATLAB实现）
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    本文章详细介绍了如何使用Python进行主成分分析（PCA）以实现高维数据的降维。通过PCA技术，可以有效地处理和简化复杂的数据集，使之更适合于数据分析与可视化。 通过主成分分析法将多维数据降维，使高维数据可以可视化。
  • 拉曼光谱的MATLAB代码-Raman_spectroscopy: 高光谱图像处理
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    本项目提供了一系列用于高光谱图像处理的MATLAB代码，专注于拉曼光谱分析，旨在简化数据处理流程，便于科研人员和工程师进行深入研究。 拉曼光谱的MATLAB代码用于处理由WiTECControl4软件生成的高光谱图像数据。这些图像是每个像素都有特定光谱强度值的数据集，根据不同的波数对像素进行颜色编码。该存储库最初是为了分析陨石中有机材料的拉曼图像而设计，但适用于任何类型的材料。 要使用此处理管道，请下载本存储库中的所有代码和示例文件。这些代码基于马里兰大学Thomas C. OHaver博士的工作，并在此表示感谢。 在该存储库中，您可以找到用于分析收集到的数据的各种脚本。目前使用的脚本是跨语言的（即部分使用Python编写，另一些则用MATLAB）。考虑到可能有人不希望或无法使用MATLAB, 我正在努力实现一个完整的处理流程版本仅限于单一编程语言。 感谢您的耐心等待和任何提供的反馈！
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