原文链接:Matlab高光谱遥感https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247623643&idx=5&sn=e4557ed43728f851140b100f42286988&chksm=fa8da23ccdfa2b2a4d795bf4087f672faaa7082d1f52e046616ab7bf196a6eef89ea553d06b1&token=1392391660&lang=zh_CN#rd
一:理论
无处不混合—混合光谱形成、物理机理;
线性与非线性模型—混合像元分解模型,线性光谱混合物理、数学模型,Hapke非线性模型。
二:Matlab开发基础
1、matlab软件及安装、常用功能
matlab版本,安装;
Matlab软件界面,常用功能;
2、Matlab高光谱图像处理框架
Matlab高光谱图像处理框架组织与分析;
APP—高光谱查看器的使用介绍。主要界面,波段选择,波段组合图像显示和光谱可视化;
数据读写可视化、增强、校正、降维、光谱解混、光谱匹配等六组函数;
数据预处理(辐射校正、大气校正)Matlab模块介绍及解析。
3、Matlab案例及解析
高光谱遥感图像解混案例及解析,HFC、N-FINDR、spectralMatch、SID等程序。
三:Matlab高光谱数据处理技术
GF-5、资源02D卫星高光谱图像数据读取可视化(APP、函数)
2D\3D高光谱数据矩阵变换(函数)
2、地面波谱测量数据处理及matlab实现
便携式地物光谱仪(asd),数据读取,可视化(函数)
反射率因子数据计算(函数)
光谱曲线显示可视化(函数)
高光谱回归分析数据整理(函数)
回归学习器,随机森林、线性、支持向量机等(APP、函数)
回归分析结果、误差分析可视化。(APP、函数)
四:Matlab混合像元分解技术
Harsanyi-Farrand-Chang(NWHFC)噪声白化方法、Hysime高光谱数据的程序实现。
Hysime端元数量评估方法代码解析。
2、端元光谱提取及matlab实现
采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取。
VCA端元光谱提取的代码解析。
3、端元含量评估及matlab实现
采用最小二乘、稀疏运算等方法对高光谱数据的端元含量进行评估。
最小二乘端元含量评估方法代码解析。
五:典型
1.矿物填图:以甘肃某地区,采用资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、提取矿物端元光谱、利用光谱库进行识别、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化、结果输出等。
2.木材含水量算法:采用回归学习器对森林木材样品数据含水量进行定量分析,涉及高光谱数据读取、写入、高光谱回归分析数据整理,回归学习器,随机森林、线性、支持向量机等含水量评估、误差分析可视化。回归分析结果可视化、结果输出等。
3.土壤质量评估:基于航空高光谱、地面波谱测试数据对土壤质量参数进行评估,涉及航空、地面高光谱土壤调查方案设计、高光谱数据的预处理整体,土壤质量参数建模,结果可视化等。