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random forest
- 利用R语言编程实现高光谱遥感的随机森林分类(Random Forest Classification Based on Hyperspectral Remote Sensing Using R Language Programming)
SVM
- SVM分类用于高光谱遥感图像分类、预测....................(SVM classification for classification and prediction of hyperspectral remote sensing images)
SRC_SOMP_matlab-master
- 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现(MATLAB Code Implementation of Sparse Representation Classifier for Hyperspectral Image Classification)
CNN_Pavia-master
- 使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据 文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图 文件夹Patch--存放数据处理的切片结果 文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置 文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.p
SatelliteImageClassification-master
- GAN网络用于做高光谱图像分类的算法，亲测可以使用，最近写的(GAN network is used to do hyperspectral image classification algorithm, pro - test can be used, recently written)
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)
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.)
SuperPCA-master
- 高光谱图像无监督特征提取的超像素PCA方法(A Superpixelwise PCA Approach for Unsupervised Feature Extraction of Hyperspectral Imagery)
DR_CNN_scripts
- 高光谱图像分类，利用CNN，里面有全套的流程，包括数据处理，样本生成，测试，精度评价。(hyperspectral image classification based on CNN)
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)
CNN_Hyperspectral_Classification-master
- 使用神经网络进行训练，对高光谱普图像进行分类(Using neural network to train and classify hyperspectral images)
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)
无信息变量消除法提取特征
- UVE提取特征，数据为高光谱数据，感兴趣区域数据，最后一列为标签(Uve extracts features, hyperspectral data, region of interest data, and the last column is label)
GA提取特征
- GA提取特征，数据为高光谱数据，感兴趣区域数据，最后一列为标签(GA extracts features, hyperspectral data, region of interest data, and the last column is label)
OMP
- matlab 实现高光谱图像处理中omp算法(OMP algorithm in hyperspectral image processing based on MATLAB)