高光谱遥感图像模糊c均值聚类算法的matlab实现

高光谱遥感影像SVM分类中训练样本选择的研究，王晓玲，杜培军，支持向量机（SVM）分类的关键是发现分类最优超平面及类别间隔，而混合像元比纯净像元更接近类别边界，更容易找出最优超平面。针对

本资源包含matlab源码、项目汇报ppt、项目结课报告 该项目包含三个模块，第一块是光谱交叉相关匹配，第二块是遥感影像融合中的遥感影像多光谱与全色IHS融合、第三块是遥感影像分类中的基于ENVI的遥感影像分类。

This data sets can be retrieved from AVIRIS NASA site. Among the many datasets available, the .mat archive posted here corresponds to the f970619t01p02_r02_sc03.a.rfl reflectance file.

利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.

为了充分利用高光谱图像的光谱信息和空间结构信息，提出了一种新的基于随机森林的高光谱遥感图像分类方法，首先，利用主成分分析降低数据的维数，并对主成分进行独立成分分析提取其光谱特征，同时消除像元的空间相关性，再采用形态学分析提取像元的空间结构特征，然后，根据像元的谱域和空域特征分别构造随机森林，并引入空间连续性对像元点的预测结果进行约束修正，最后由投票机制决定最后的分类结果。在AVIRIS和ROSIS高光谱图像上的实验结果表明，所提方法的分类性能要优于传统的高光谱图像分类方法，且分类精度高于基于单一特征的方法。

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高光谱遥感图像小目标探测方法研究，刘澍，邓喀中，高光谱遥感技术能够借助丰富的地物图像和光谱信息，反映目标地物与背景地物间的细微差异，非常有利于目标探测。本文分析了高光谱

高光谱遥感成像机理与成像光谱仪 中国科学院资料

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