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ENVI classic 使用手册，包含端元提取，高光谱影像处理的方法步骤，基本上手把手教，按步骤操作即可达到效果。适合学校作为遥感影像处理的指导教材。

最小角回归matlab代码标题 用于高光谱端元提取的改进 GSEE 算法 抽象的 在高光谱解混文献中，端元提取主要使用三种方法进行处理，即统计、稀疏回归和几何。 大多数端元提取算法仅基于其中一种方法开发。 最近，已经提出了结合几何和统计特征的 GSEE（Geo-Stat Endmember Extraction）。 在本文中，我们提出了一种考虑去除噪声带的改进型 GSEE (MGSEE) 算法。 在建议的工作中，最小噪声分数 (MNF) 用于选择高 SNR 频段。 MGSEE 框架的强度使用合成和真实的基准数据集进行审查。 在本文中，我们表明通过在噪声去除步骤之前从 GSEE 获得所提出的算法大大降低了光谱角度误差 (SAE) 和光谱信息发散 (SID) 误差，从而表明其在分离问题中提取纯材料的重要性。 将这篇论文引用为 D. Shah 和 T. Zaveri，“用于高光谱端元提取的改进 GSEE 算法”，2020 年 IEEE 第 5 届计算通信与自动化国际会议 (ICCCA)，印度大诺伊达，2020 年，第 449-453 页，doi：10.1109/ICCCA49541 .202

该代码包含两种算法，即：通用综合先验 (GSP) 和通用分析先验 (GAP)，用于减少高光谱图像中的脉冲噪声。 这些算法利用空间和光谱相关性。 GSP 算法使用 Daubechies 小波作为空间维度和傅立叶变换作为垂直维度。 GAP算法基于总变化最小化。 运行代码需要 SPARCO 工具箱（可从以下 网址免费获得： http : //www.cs.ubc.ca/labs/scl/sparco/ ）。

为了大家更好学习高光谱编程，讲一些常用的高光谱数据集上传，仅仅针对MATLAB用户，直接load就能使用。

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光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

与雷达技术走不同的道路，从光谱学建立一套分析、解译、识别的技术方法