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用sa进行光谱图像的特征提取的matlab程序
- 用sa进行光谱图像的特征提取的matlab程序，该算法比用其他方法在性能方面高%15-with spectral images of the Matlab feature extraction procedure, the algorithm than other methods in high-performance
simplisma
- simplisma算法，可用于多光谱分解-simplisma for multi-spectrum unmixing
vcgygtg
- 高光谱探测技术已成为一种重要的军事侦察手段。异常检测算法能够在没有先验光谱信息的情况下检测到与周围环境存在光谱差异的目标，具有较强的实用性，并成为了一个重要的研究热点。然而数据量大、数据维高、目标小等因素也给检测带来了很大困难。在这样的背景下，本文进行了以下几方面研究。-gyjvyi
egewed
- 国内外对高光谱遥感成像后进行校正等预处理技术研究已经比较成熟，这些技术跟高光谱图像成像机理密切相关。本文关心的是这些之后进行的信息处理技术。由于高光谱传感器获得的连续波段宽度一般在10nm以内，一般都具有上百个波段，所以基本上不会出现多光谱在成像及传输过程中出现的同物或同谱异物的现象，这给地物分类识别带来了极大的便利-dtgregg
matlab_hyperspectral_toolbox_v0.03
- 高光谱分析工具,常用的函数matlab实现-hyperspetral tool
光谱数据平滑
- 用于数字信号，主要是对高光谱遥感反射率数据进行三点平滑处理(Digital signal three point smoothing)
2-目标探测
- envi，目标探测，目标探测高光谱遥感图像(Hyperspectral remote sensing image)
read_sed
- 读取PSR仪器sed文件，方便将获取的地物高光谱数据在其他软件中计算。(Read the spectral data from PSR-2500 to matrix, compute the spectral data in other software easily.)
光谱图像程序
- 根据Excel画出波长和频谱图，但是不包括预处理部分(Draw Wavelength and Spectrum Charts Based on Excel)
hyperspectral-classification-with-svm-master
- svm高光谱图像分类3D-CNN Hyperspectral Image Classification(svmHyperspectral Image Classification)
ACE（自适应相干估计）
- 高光谱影像处理算法，自动抽取高光谱每一条波谱，计算波谱与特征波谱的马氏距离，进而识别影像中特征区域
光谱角度映射(SAM)
- 高光谱影像每一条光谱都有不同的光谱角，通过计算特征光谱的波谱角和每一条波谱的波谱角，对特征区域进行识别
ATGP
- 主要是关于高光谱图像中混合像元分解的方法(It is mainly about the decomposition method of mixed pixels in hyperspectral image)
支持向量机用于高光谱分类
- 支持向量机用于高光谱分类的代码，包含显示代码。内含数据，标签，分类结果。
谱间预测
- 高光谱图像应用算法，计算波段间的谱间系数，最佳波段选择。(Algorithms for hyperspectral images are used to calculate interspectral coefficients between bands and select the best band.)
SRE
- SRE，自己写的，可以用来评价高光谱里光谱估计的好坏 里面还有nfindr，fcls(SRE, written by yourself, can be used to evaluate the performance of the algorithm)
KNN
- 高光谱图像knn分类算法，在PaviaU和Indianpines数据集上测试(Knn classification algorithm for hyperspectral images, tested on PaviaU and Indianpines datasets)
新建文件夹
- 使用matlab进行高光谱的数据进行分析和预处理(Using MATLAB to analyze and preprocess hyperspectral data)
ResNet-Tensorflow-master
- 使用tensorflow框架对高光谱图像进行识别、分类(Recognition and classification of hyperspectral images using densenet structure)