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光谱解混与端元提取-FCLS、PPI、VCA方法比较.rar

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简介：
本资源探讨了FCLS、PPI和VCA三种算法在遥感图像中的光谱解混及端元提取的应用，并对其性能进行了对比分析。适合科研学习参考。 高光谱数据的光谱端元提取方法包括PPI、SGA、VCA 和 ATGP，解混方法则有FCLS。

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  • 光谱解混与端元提取-FCLS、PPI、VCA方法比较.rar
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    本资源探讨了FCLS、PPI和VCA三种算法在遥感图像中的光谱解混及端元提取的应用，并对其性能进行了对比分析。适合科研学习参考。 高光谱数据的光谱端元提取方法包括PPI、SGA、VCA 和 ATGP，解混方法则有FCLS。
     
  • 高光谱图像端元提取算法的进展与比较分析
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    本研究综述了高光谱图像中端元提取的各种算法的发展历程，并对其性能进行了全面比较分析。通过评估不同方法在精度、效率和鲁棒性上的表现，为高光谱数据分析提供了实用指导和技术参考。 高光谱图像中的端元提取算法研究进展与比较显示，混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度，还成为限制遥感科学向定量化方向发展的主要因素。本段落分析并总结了现有典型的端元提取算法，并根据是否假设纯像元存在的标准将其分为两类。
     
  • 基于MATLAB的PPI高光谱端元提取算法（含注释）
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    本研究开发了一种基于MATLAB的PPI算法，专门用于从高光谱图像中精确提取像素纯像元（端元），并提供了详细的代码注释以方便理解和应用。 高光谱端元提取算法PPI的Matlab实现代码包含详细参数注释，适用于学习高光谱图像解混技术。
     
  • MATLAB高光谱图像处理中的PPI端元提取
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    本研究探讨了在MATLAB环境下利用概率判别迭代（PPI）算法进行高光谱图像端元自动提取的技术与应用，旨在提高矿物、植被等目标物识别精度。 用于高光谱图像处理的端元提取，PPI方法能有效提取端元光谱。HYPERPPI 实现了像素纯度指数（PPI）算法，用于寻找端元。
     
  • hyperIca.rar_MATLAB高光谱_端元光谱_端元提取_高光谱丰度估计_高光谱分析工具
    优质
    hyperIca.rar是一款基于MATLAB的高效高光谱数据分析工具，专为科研人员设计。此软件包内含多种算法以实现快速准确地提取端元光谱并进行高光谱图像的丰度估计，是科学研究中的得力助手。 光谱提取效果好，丰度调整出色，适用于高光谱目标检测和端元提取。
     
  • 最小角回归Matlab代码-MGSEE：高光谱解混中的端元提取方法-统计、稀疏回归与几何
    优质
    MGSEE是一款专为高光谱图像处理设计的MATLAB工具箱，采用最小角回归法进行高效的端元提取。结合统计分析、稀疏回归和几何约束，以实现精准解混。 在高光谱图像解混的研究领域内，端元提取主要依赖于统计、稀疏回归以及几何三种方法进行处理。大多数现有的端元提取算法仅基于其中一种方法开发而成。最近，结合了几何与统计特征的GSEE（Geo-StatEndmemberExtraction）被提出并得到了应用。 本段落则在此基础上进一步提出了改进型GSEE(MGSEE)算法，该算法在原有的框架之上加入了噪声去除步骤，并使用最小噪声分数(MNF)选择高信噪比频段。我们通过合成数据和真实基准数据集对MGSEE的性能进行了评估，结果显示，在进行端元提取之前采用这种预处理方法可以显著降低光谱角度误差(SAE)与光谱信息发散(SID)误差。 这些结果表明，改进型GSEE算法在分离纯材料时具有更高的准确性和有效性。该研究成果发表于2020年IEEE第5届计算通信与自动化国际会议(ICCCA)，地点位于印度大诺伊达，页码为449-453，DOI编号为10.1109/ICCCA49541.202。
     
  • 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。
     
  • MNF端元提取在高光谱中的应用
    优质
    本研究聚焦于MNF端元提取技术在高光谱图像处理中的应用，探讨其在目标识别、分类和分析方面的优越性及实际操作中的挑战与解决方案。 利用MNF方法在MATLAB中对高光谱影像进行端元提取。
     
  • 9927420PPI.zip_cem检测_OSP标区_端元提取_高光谱
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    本项目为高光谱图像处理研究的一部分，主要探讨在OSPA（目标散乱背景）环境下使用cem算法进行端元自动提取的有效性与精确度，数据集PPI以9927420PPI.zip形式存储。 从检测的图像质量来看，文中提出的方法效果最佳，目标与背景区分度最大；其次是UGTP-OSP方法；而WCM-CEM方法的效果最差。
     
  • Remote.Sensing-master.zip_遥感_高光谱_光谱分解_混合像元分解_混合像元
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    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：