基于Matlab的图像均方误差计算及BetaCompositionalModel高光谱解混方法

简介：
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。