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基于Fuzzy Means Cluster算法的高光谱遥感图像处理-MATLAB代码RAR包

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本资源提供了一套基于Fuzzy C-Means聚类算法的高光谱遥感图像处理MATLAB代码，并以RAR格式打包，适用于科研及教学使用。 基于FuzzyMeansCluster算法的高光谱遥感图像聚类（MATLAB实现）

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    本资源提供了一套基于Fuzzy C-Means聚类算法的高光谱遥感图像处理MATLAB代码，并以RAR格式打包，适用于科研及教学使用。 基于FuzzyMeansCluster算法的高光谱遥感图像聚类（MATLAB实现）
     
  • 高光谱遥感影像分类MATLAB代码合集RAR包
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    本RAR包包含一系列用于处理和分析高光谱遥感图像的MATLAB代码，涵盖预处理、特征提取及多种分类算法实现，适用于科研与教学。 首先使用PCA进行降维，并利用SVM对高光谱数据进行分类。所用的数据是印第安纳农场数据集，训练样本比例可调。此外，设计了一个GUI界面。
     
  • 基于深度学习的小样本高光谱遥感图像处理方法
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    本研究提出了一种利用深度学习技术处理小样本高光谱遥感图像的方法，旨在提高分类精度和泛化能力。 小样本高光谱遥感图像的深度学习方法研究
     
  • 遥感图像处理_matlab tif_tif图像_遥感技术_基于matlab的遥感图像处理
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    本资源专注于基于MATLAB的遥感TIF图像处理技术，涵盖影像分析、数据解译及应用实践等内容，旨在提供全面的技术支持和解决方案。 使用MATLAB进行遥感图像处理的代码实现，其中图像为栅格TIF类型。
     
  • 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！
     
  • MATLAB中高光谱遥感影像的读写代码
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    本段落介绍了如何使用MATLAB编写代码来读取和处理高光谱遥感图像数据，包括加载、显示及保存高光谱影像的技术方法。 用于读写高光谱遥感影像的MATLAB代码支持BSQ、BIL、BIP三种格式。这三种文件格式在头文件*.lxw中的第5个数字中进行区分，而该头文件可以通过写字板编辑。
     
  • 基于改良OIF与SVM算法的高光谱遥感图像分类
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    本研究提出了一种结合改良优化模糊指标（OIF）和支撑向量机(SVM)的新型方法，有效提升高光谱遥感图像的分类精度。通过实验验证了该技术在处理复杂地物信息上的优越性。 本段落提出了一种结合改进的最佳指数法（OIF）和支持向量机（SVM）的新方法，用于高光谱成像影像的分类。该方法首先通过新影像进行OIF计算，选择OIF值最大的分割组合作为最佳分割组合；然后建立SVM分类器对这一最佳分类组合进行分类；最后将所得结果与其他监督分类方法进行比较，并在相同核函数条件下与PCA和SVM结合的方法做精度分析对比。
     
  • 高光谱遥感数据的预处理方法
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    简介：本论文探讨了高光谱遥感数据预处理的关键技术与流程，包括辐射校正、大气修正和几何校正等步骤，旨在提高数据质量和分析精度。 高光谱遥感数据预处理涉及一系列步骤以提高数据质量和分析精度。这些步骤通常包括辐射校正、大气校正以及几何校正等环节，旨在消除或减少外部因素对原始数据的影响，确保后续的图像解译与应用能够更加准确有效。
     
  • Matlab在遥感高光谱图像处理中的应用：丰度估计与传统SANSEL算法
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    本文探讨了MATLAB工具在遥感高光スペクトル画像の処理における応用について考察し、特に丰度推定と従来のSANSELアルゴリズムに焦点を当てて分析を行います。不过，由于后半部分出现了日语表达，我将重新以纯中文给出简介： 本文探讨了MATLAB在遥感高光谱图像处理中的应用，重点研究了丰度估计方法，并与传统SAN 在MATLAB中进行遥感高光谱图像处理，并实现丰度估计；采用传统的SANSL算法。
     
  • 基于PCA的高光谱图像降维处理（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB平台，采用主成分分析(PCA)技术对高光谱图像进行高效降维处理，旨在提高数据处理速度和识别精度。 新手教程包括资料搜集与代码编写部分。高光谱图像分类是高光谱遥感技术中的关键环节，在军事及民用领域具有重要应用价值。然而，由于高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性以及光谱混合等问题，给其分类带来了巨大挑战。一方面，相邻波段之间存在较大的相关性和较高的信息冗余。