天文学常用软件IRAF的一维光谱提取教程，对天文学专业学生有很好的指导

光谱仪连接实例

使用idl实现了envi的sli光谱比对拟合，自动匹配到sli库中最接近的光谱曲线名称，

HR4000是海洋光学新一代高分辨率的光谱仪，它采用了Toshiba的3648像元的线阵CCD，光学分辨率可达0.02nm（FWHM）。HR4000光谱范围

matlab光谱算法代码frft2-python python中的离散1d和2d分数阶傅里叶变换 用法： frft2d（mat，ax，ay） mat：要转换的数字矩阵 ax，ay：沿x和y轴的变换顺序 返回垫子的frft光谱 偏移（f，a; p） f：待变换的离散信号 a：转换顺序 p（可选）：近似的顺序，默认情况下等于f的一半 返回f的frft谱 这段代码是从其matlab版本翻译而来的（我实际上不知道该算法是如何工作的xd），一个senpai给了我，我也不知道它的起源。

优胜 它是什么？ HySure是一种将高光谱遥感影像与多光谱或全色影像融合的算法。 这组MATLAB文件实现了以下方法中描述的方法 [1] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“高光谱图像超分辨率：保留边缘的凸公式”，IEEE国际。 Conf。 图像处理，巴黎，2014年。 [2] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“通过基于子空间的正则化实现高光谱图像超分辨率的凸公式”，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，卷。 53号2015年6月，第3373-88页，第6页。 有关复制条件，请参见文件LICENSE。 请向报告任何建议或更正 发布日期 2015年2月18日 在哪里可以找到它？ 如何使用它？ 有三个文件夹，其中包含： 'demos': MATLA

HySpex 系列高光谱处理详细操作流程，本流程列出了基于多种机载高光谱处理的方法，是目前全世界较为通能、实用的操作软件。

分类过程是分析高光谱图像数据的重要任务之一。 支持向量机（SVM）是最流行和使用最广泛的分类器，其性能正在不断提高。 近来，与仅考虑像素的光谱特征的方法相比，利用空间和光谱信息的方法更加充分，鲁棒，有用和准确。 在本文中，通过使用空间像素关联（SPA）处理从高光谱数据中提取区域纹理信息，以进一步提高SVM技术的分类性能。 为了提高分类的准确性，提出了一种利用SPA特征的支持向量机的新方法。 此外，该手稿中还提出了一种可用于解决像素不正确问题的新方法，即“增长类的控制过程”（CPoGC）。 为了证明所提方案的有效性，我们进行了印度松站点（IPS）上的AVIRIS高光谱数据实验，以将所提出的分类方法与一些现有的基于SVM的技术（例如SC-SVM和PSO-SVM）进行比较，以及一些传统的方法，例如K-NN和K-means。 实验结果表明，所提出的方法明显优于这些众所周知的分类算法。

一个matlab的高光谱图像分割程序，程序没有错误直接运行就可以但是解释比较少

Image Processing Toolbox:trade_mark: 高光谱成像库提供用于高光谱图像处理和可视化的 MATLAB:registered: 函数和工具。 使用该库中的函数来读取、写入和处理使用各种文件格式的高光谱成像传感器捕获的高光谱数据。 该库支持国家图像传输格式 (NI​​TF)、图像可视化环境 (ENVI)、标记图像文件格式 (TIFF) 和元数据文本扩展 (MTL) 文件格式。 该库提供了一组用于端元提取、丰度图估计、降维、波段选择、光谱匹配和异常检测的算法。 Hyperspectral Viewer 应用程序使您能够读取高光谱数据、可视化单个波段图像及其直方图、为高光谱数据立方体中的像素或区域创建光谱图、生成高光谱图像的彩色或假彩色表示以及显示元数据。 有关高光谱成像库的更多信息，请参阅文档 - https://www.mathworks.com/help/images/hyperspectra