高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

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The Salinas数据集，是常用的高光谱数据集之一，为.mat文件，方便进行高光谱图像分类的研究。

大部分污染气体在红外波段具有明显的发射或吸收特征，被动傅里叶变换红外(FTIR)遥感技术可以对污染气体进行远距离探测和识别。当利用移动平台对污染气体进行遥测时，背景辐射是未知的，且光谱中包含大气等干扰物特征，需要研究相应的背景压缩方法，提取目标光谱特征。研究了基于亮温光谱的红外背景压缩方法，认为背景辐射在亮温光谱上是缓变的基线，并利用中光谱分辨率大气辐射传输模型(MODTRAN)软件包模拟大气干扰物特征，根据最小二乘拟合原理实现红外背景压缩。实验以氨气作为目标气体，以低平天空作为背景。结果表明，本方法能够成功扣除背景辐射和大气干扰特征，提取氨气的光谱特征，并计算了氨气的浓度程长积值。

结合低秩矩阵分解的带状噪声模型用于高光谱图像去噪

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高光谱图像分离matlab代码使用微扰线性混合模型进行具有光谱可变性的高光谱解混 描述：与描述的方法相关的 Matlab 代码 P.-A. Thouvenin, N. Dobigeon 和 J.-Y. Tourneret -使用扰动线性混合模型IEEE Trans对光谱可变性进行高光谱解混。 信号处理，卷。 64，没有。 2，第 525-538 页，2016 年 1 月。 作者： P.-A. Thouvenin, pierreantoine[dot]thouvenin[at]gmail[dot]com 实验：要在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验示例，请配置并运行main.m脚本。 依赖关系：当前代码包括以下出版物中描述的 MATLAB 函数，并由其作者开发。 [1] JM Nascimento 和 JM Bioucas-Dias -顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法， IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 43，没有。 4，第 898--910 页，2005 年 4 月。 [2] JM Bioucas-Dias 和 MAT Figueiredo -约束稀疏回

该应用程序允许打开，绘制，导航和处理ASCII和matlab格式的光谱数据。 数据可以包含一个或多个光谱，但是第一列必须与频率/波长/波数相对应，其余的必须与要分析的光谱相对应。 数据最好没有标题，但是可以使用App中的“导入向导”加载带有标题的数据。 该程序是专门为处理傅立叶变换红外吸收光谱而设计的。 光谱的预处理包括简单的基线校正和数据切割。 后处理包括：傅里叶自反卷积，傅里叶导数（不带相位校正），傅里叶平滑，傅里叶反切趾和傅里叶插值。

多个遥感高光谱数据集，包括UC Merced Land-Use Data Set，220 Band AVIRIS Hyperspectral Image Data Set等，网盘下载，总大小2.08G