介绍了多光谱图像：令灰度值是是二个空间变量和一个光谱变量的灰度值函数，并由二维推广到三维形式； 彩色图像：光谱采样限制到对应于人类视觉系统的红、绿、蓝光波时，称为彩色图像

1、实现效果：《【Matlab/CV系列】基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现》见博客链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124261027 2、内容介绍：基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现，并采用matlab GUI界面实现，效果不错。 3、适用于计算机，电子信息工程，电子信息科学与技术等专业的大学生毕业设计。

利用反向传播(BP)神经网络预测方法，通过光纤将红外光谱仪、拉曼光谱仪和旋光测量系统结合在一起，建立了基于多光谱测量血糖含量的分析模型,提出了数据融合的处理方法。选择了30个人体血液样品，分别测量旋光光谱、红外光谱、拉曼光谱。将光谱数据进行了预处理与归一化处理，建立BP神经网络模型，预测血液样品的糖含量值。使用克拉克误差网格分析法分别分析了三种测量方法和数据融合后的血糖值，结果应用BP人工神经网络模型预测血糖值的拟合精度为0.9992，预测误差低于0.2 mmol/L，满足临床医学的精度要求，并且具有较高的稳健性和较强的容错能力。

地球观测站数据访问分析和可视化使用python 卫星影像，Landsat 8遥感，国家农业影像计划（NAIP）多光谱遥感数据，Python的访问，分析和可视化

为了快速准确地获取黄瓜叶片的含氮量和叶面积指数等生长信息, 提出了采用多光谱图像技术对黄瓜生长信息进行检测的新方法。利用标定板建立黄瓜叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性公式。通过多光谱相机对样本在绿光、红光和近红外三个通道的图像进行处理, 获得叶片样本在每一通道的灰度值, 然后根据标定板所建立的灰度值与反射率间的经验线性公式将对应的灰度值转为反射率值, 并由反射率值计算出黄瓜的植被指数。采用最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立植被指数同叶片含氮量以及叶面积指数间的拟合模型。结果表明植被指数同叶片含氮量和叶面积指数的拟合相关系数分别为0.8665和0.8553。表明植被指数与黄瓜的叶片含氮量和叶面积指数具有紧密的相关性, 也为快速采集黄瓜生长信息提供了一种新方法。

isodata的matlab代码博客ISODATA 集群 迭代自组织数据分析技术（ISODATA）方法是对k-means聚类算法的改进（克服了k-means的缺点），对于多光谱图像的无监督分类非常有效。

数据融合matlab代码针对超光谱和多光谱图像融合的超分辨率，可反映季节性光谱变异性 该软件包包含作者对论文的实现[1]。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型都假设这两个图像是在相同条件下采集的。 因此，当在不同的时刻获取HS和MS图像时，季节或获取（例如，照度，大气）变化的存在通常会对算法的性能产生负面影响。 在这项工作中，我们考虑了一个更灵活的模型，该模型考虑了这种可变性，即使观察到显着变化，也能始终如一地表现良好。 该代码在MATLAB中实现，包括： example1.m-比较算法的演示脚本（合成图像） example2.m-比较算法的演示脚本（巴黎图片） example3.m-比较算法的演示脚本（太浩湖图像） example4.m-比较算法的演示脚本（Ivanpah Playa图像） ./FuVar/-包含与FuVar算法关联的MATLAB文件 ./utils/-有用的功能，指标和其他方法 ./DATA/-示例中使用的数据文件 自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，请在任何最终出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

针对遥感图像影像分辨率低的问题，提出了一种新的基于HIS和小波变换的低分辨多光谱和高分辨全色图像的融合方法。该方法通过对高分辨全色图像小波分解后的低频分量进行低通滤波，将全色图像的低频信息中的高频分量融入到多光谱图像HIS空间的亮度信息的低频中；再将这个融合后的低频和高分辨全色图像的细节信息进行小波反变换，得到融合后的图像。该图像很大程度地保留了多光谱的光谱特性和高分辨图像的空间分辨率。仿真结果表明了本方法的有效性。

多光谱图像数据集（PCA、Simplisma、MCR、分类）和基本处理技术（阈值、直方图、轮廓绘图、图像过滤器过滤器）的 MIA GUI 在 MATLAB 14 和 13 版本下运行。 如果发现问题/错误，请直接给我发电子邮件。 我非常感谢您的反馈！ 需要图像处理工具箱。 需要 PLS_Toolbox。 包含以下多变量例程： - PCA、Simplisma（纯变量法）和MCR（多元曲线分辨率）； - 三种类型的图像分类（2 种无监督（K 均值，模糊 C）和 1 种监督（最大似然））。 基本图像处理（来自 IP 工具箱）： - 裁剪，调整大小- 过滤： - 平均- 对比度增强- 形态（开、闭、腐蚀、膨胀） - 边缘提取 - 直方图均衡化（GUI histogram.m） - 阈值（GUI 阈值.m） - 轮廓绘图仪（GUI profile.m） 适用于大多数类型的图像格式： -

数据融合matlab代码来自单个传感器的多光谱多分辨率图像的超分辨率 作者 何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯（Jose Bioucas Dias） 版权所有2017：苏黎世联邦理工学院，里斯本大学 变化 0.1第一版。 重要的 如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor C. Lanaras, J. Bioucas-Dias, E. Baltsavias, K. Schindler In CVPRW, Honolulu, USA, July 2017 关于 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现： apexSample.mat-模拟为Sentinel-2响应的APEX图像的示例，可在（）获得 ms_fusion_apex.m-执行SupReME的演示脚本 ./functions-所有必要的功能 许可证-代码的GPL许可证 自述文件-此文件 笔记 与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准