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Endmember_Extraction_Codes_zip_MATLAB_光谱解混_matlab解混_matlab高光谱_高

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • CoNMF在高光谱解混中的应用-wave291-高光谱解混技术
    优质
    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。
     
  • 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
     
  • 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：
     
  • 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
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 萨姆森高光谱解混数据集
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    萨姆森高光谱解混数据集是用于评估和优化高光谱图像中材料识别与定量分析的基准数据集。该数据集包含丰富的地面真实标签，涵盖多种复杂场景，为研究人员提供了一个测试算法性能的理想平台。 高光谱解混数据集Samson包含156个通道的Matlab格式数据，原始图像尺寸为952x 952像素。每个像素记录了在156个通道上的信息，覆盖401nm 至889nm 的波长范围，光谱分辨率高达3.13 nm。由于原始图像较大，在计算成本方面较高，因此选取了一个95×95像素的区域进行分析，该区域从原始图像中的第252,332像素开始。此数据未受到空白通道或严重噪声通道的影响降级。“#1土壤”，“#2树”和“#3水”是该图像中包含的三个目标。