高光谱分类knn matlab代码FNGBS 这是用于高光谱波段选择的快速邻域分组方法的实现。 数据集 四个公共数据集，即 、 、 、 和 ，被用来验证所提出的 FNGBS 的有效性。 要求 MATLAB、libsvm、cruve拟合工具 执行 关于 FNGBS 算法，要运行代码，请执行 'main.m'。 对于获得的推荐频段，我们需要进行'main_recomBand.m'。 结果 为了定性地测量所提出的 FNGBS，KNN 和 SVM 分类器被用来验证算法的有效性。 推荐频段比较： 分类性能比较： 计算时间比较 数据集 E-FDPC 瓦卢迪 SNNC 到F FNGBS (1%) FNGBS (100%) 印度松树（6 段） 0.121 7.430 0.4411 0.4165 0.2542 0.2995 博茨瓦纳 (8 乐队) 0.661 99.281 3.738 1.843 0.892 3.442 帕维亚大学（13个乐队） 0.282 27.930 1.201 0.925 0.336 1.421 萨利纳斯 (6 乐队) 0.381 40.382 1.61 1.276 0.465 1

针对高光谱图像和高空间分辨率图像配准过程中，各波段之间差异较大难以选择高精度配准波段的问题，提出一种基于Cram′er-Rao下限(CRLB)理论的高光谱图像高精度匹配波段选择算法。利用波段选择的方法选出高光谱图像中若干信息量大、相关性小的波段；将其分别与高空间分辨率图像做配准，并计算配准结果相应的CRLB；根据CRLB选择高精度配准波段。通过比较配准后的CRLB和均方根误差，验证CRLB具有较好配准质量评价性能。通过CRLB与其他方法的选择波段配准结果比较可知，本文算法选择的波段配准精度较高。上述波段为高光谱图像和高空间分辨率图像的配准提供更好的数据。

这是一篇可用于硕士研究生毕业的毕业学位论文，论文完整思路清晰。

波段响应函数，英文名为spectral response function（SRF）或者叫Relative Spectral Response (RSR) ，与宽波段传感器出现。我们知道每一个波段都有一个波段范围，比如HJ-b1(475nm)波段为520-430纳米，实际上传感器的感光元件在这个波段范围内的每一点所感应的强度都是不一样。在成像中，原则上讲应该根据波段响应函数来进行加权平均，但由于处理起来比较麻烦，而且一般的精度要求不太高，所以大多数图像都是直接取了波段范围内的中点值来运算。波段响应函数是描述一定波长范围内（超出波段范围）的量子效应，当需要精确计算像元响应时候，比如大气校正反演真实地表反射率，就需要使用波谱响应函数。

Landsat5 辐射定标程序以及波段合成程序。适用于从USGS下载的Landsat5数据，输出为进行辐射定标后各波段合成的结果。

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