本研究利用MATLAB平台开发了图像均方误差计算工具，并提出了基于Beta-Compositional模型的高光谱数据解混算法，为遥感影像分析提供有效手段。
用于高光谱解混的Beta成分模型算法的MATLAB实现。
参见相关论文：doi：10.1109/JSTARS.2014.2330347
如果使用此代码，请引用Xiaoxiao Du和Alina Zare。 GatorSense BetaCompositionalModel是初始发行版（版本v1.0）。
注意：在任何出版物或演示文稿中使用BCM混合算法时，必须引用以下参考文献：
X. Du, A. Zare, P. Gader, D. Dranishnikov，“使用Beta成分模型进行空间和光谱分解”，IEEE应用地球观测和遥感精选主题期刊，第1卷。7号6，第pp. 1994-2003，2014年6月。
BCM分解算法使用以下功能运行：
[Parameters] = BCMParameters（endmembers）;
[P] = BCM（Xim，参数，MethodFlag）
端成员输入是一个包含已知M个端成员的样本单元集合。
5星
