Matlab高光谱遥感

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一:理论

1、高光谱遥感

2、高光谱遥感成像与数据处理

3、高光谱遥感图像分类与混合像元分解

高光谱遥感图像分类与识别,监督分类与非监督分类。

无处不混合—混合光谱形成、物理机理;

线性与非线性模型—混合像元分解模型,线性光谱混合物理、数学模型,Hapke非线性模型。

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二:Matlab开发基础

1、matlab软件及安装、常用功能

matlab版本,安装;

Matlab软件界面,常用功能;

2、Matlab高光谱图像处理框架

Matlab高光谱图像处理框架组织与分析;

APP—高光谱查看器的使用介绍。主要界面,波段选择,波段组合图像显示和光谱可视化;

数据读写可视化、增强、校正、降维、光谱解混、光谱匹配等六组函数;

数据预处理(辐射校正、大气校正)Matlab模块介绍及解析。

3、Matlab案例及解析

高光谱遥感图像分类案例及解析,SAM图像分类;

高光谱遥感图像解混案例及解析,HFC、N-FINDR、spectralMatch、SID等程序。

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三:Matlab高光谱数据处理技术

1、高光谱成像数据处理及matlab实现

GF-5、资源02D卫星高光谱图像数据读取可视化(APP、函数)

2D\3D高光谱数据矩阵变换(函数)

2、地面波谱测量数据处理及matlab实现

便携式地物光谱仪(asd),数据读取,可视化(函数)

反射率因子数据计算(函数)

光谱曲线显示可视化(函数)

3、高光谱数据回归定量分析及matlab实现

高光谱回归分析数据整理(函数)

回归学习器,随机森林、线性、支持向量机等(APP、函数)

回归分析结果、误差分析可视化。(APP、函数)

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四:Matlab混合像元分解技术

1、高光谱端元数量评估及matlab实现

Harsanyi-Farrand-Chang(NWHFC)噪声白化方法、Hysime高光谱数据的程序实现。

Hysime端元数量评估方法代码解析。

2、端元光谱提取及matlab实现

采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取。

VCA端元光谱提取的代码解析。

3、端元含量评估及matlab实现

采用最小二乘、稀疏运算等方法对高光谱数据的端元含量进行评估。

最小二乘端元含量评估方法代码解析。

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五:典型
1.矿物填图:以甘肃某地区,采用资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、提取矿物端元光谱、利用光谱库进行识别、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化、结果输出等。

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2.木材含水量算法:采用回归学习器对森林木材样品数据含水量进行定量分析,涉及高光谱数据读取、写入、高光谱回归分析数据整理,回归学习器,随机森林、线性、支持向量机等含水量评估、误差分析可视化。回归分析结果可视化、结果输出等。

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3.土壤质量评估:基于航空高光谱、地面波谱测试数据对土壤质量参数进行评估,涉及航空、地面高光谱土壤调查方案设计、高光谱数据的预处理整体,土壤质量参数建模,结果可视化等。

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