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correlation
- 用于判断高光谱图像多个波段之间的相关性系数
darc
- 一种基于谱内的高光谱图像预测算法，适合于压缩参考波段
procejure
- 基于谱间预测的高光谱图像压缩。单向预测与双向预测，以及参考波段的最优选取
SpectrumAbsorptionBandDectetion
- 这是一个利用导数光谱分析的方法检测特征吸收波段的源代码，可供从事高光谱图像处理的朋友分享。-This is a use of derivative spectroscopy method of the characteristic absorption band of the source code, available to engage in high-spectral image processing share.
example1_texture_cooccur_doit
- 提取高光谱图像中特定区域特定波段图像的纹理参数矩阵，并且统计输出结果-Hyperspectral images to extract a specific band in a specific area of ??the texture parameters of the image matrix, and the statistical outpu
weifen--malab
- 光谱微分（一阶、二阶微分）对高光谱遥感图像进行最佳波段选择-Spectral radiant brightness
raws-reading-and-fusing
- Matlab下，读取raw文件，实现多波段图像融合，高光谱与高分辨率图像融合，包括直接融合，傅里叶变换后融合，小波变换后融合及HIS变换后融合。-On Matlab,how to read and show raw files, achieve more band mergering,spectrum image and high resolution image fusiing,including direct fusion,Fourier transform fusion, wavele
FeatureExtraction-(1)
- 绿色植物具有明显的光谱反射特征,而这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。传统的宽波段、多光谱遥感数据对于植被的研究仅限于一般性的红光吸收特征和近红外的反射特征[1-3],以及中红外的水吸收特征[4-6]。高光谱遥感通过对不同类型植被的生物物理化学成分含量的估算能获得较为理想的植被生态学信息,并在提取植被信息中得到大量的应用和研究[7-10]。高光谱遥感器的出现为改进现有的分类算法,进一步提高植被分类精度提供了可能。高光谱遥感技术已经应用于湿地分类、边界、水体、湿地植被和湿地生境因子
darc
- 一种基于谱内的高光谱图像预测算法，适合于压缩参考波段-Spectrum based on the prediction algorithm for hyperspectral images, suitable for reference-band compression
Hyperspectral-anomaly-detection-1
- 这是一个基于波段子集特征融合的高光谱图像异常检测算法，研究高光谱目标检测的同学可以参考一下。-This is an image-based anomaly detection algorithm for hyperspectral subset of feature fusion band, hyperspectral target detection research students can refer to it.
hyperspectral-3
- 这是一种高光谱图像波段选择的快速混合搜索算法，感兴趣的同学可以参考一下。-This is a kind of fast hybrid search algorithm of hyperspectral images band selection, interested students can refer to it.
AVIRIS
- AVIRIS 高光谱遥感数据,220个波段，145*145-AVIRIS Hyperspectral data,220bands，145*145
AVIRIS_200_ICA
- AVIRIS 高光谱遥感经ICA变换后的数据。去除水吸收后的200个波段-AVIRIS hyperspectral data after ICA transformation. Removal of 200 bands after water absorption
AVIRIS_200_MNF
- AVIRIS 高光谱遥感经MNF变换后的数据。去除水吸收后的200个波段-AVIRIS hyperspectral data transformed by the MNF. Removal of 200 bands after water absorption
波段选择
- 基于图像对比度和波段相关性的波段选择方法，适用于高光谱等波段
hyperspectral
- 高光谱图像在matlab上处理数据波段，并且包括降维功能(Hyperspectral images deal with data bands on MATLAB and include dimensionality reduction functions)
processing
- 包括遥感图像分类（监督和非监督）、分类后处理、NDVI、波段运算、颜色转换、光谱分析等等。(It includes remote sensing image classification (supervised and unsupervised), post-processing classification, NDVI, band operation, color conversion, spectral analysis and so on.)
imwrite_HSI
- 将高光谱影像写成单波段，然后保存成JPG格式(Write hyperspectral images as a single band)
多光谱影像PCA与遍历显示matlab实现
- 基于多光谱影像的地物分类预处理算法，使用matlab将数据tif影像打开，并展示，在数据波段中，使用PCA算法，使得信息集中利于分类。(Preprocessing algorithm of object classification based on multi spectral image)
谱间预测
- 高光谱图像应用算法，计算波段间的谱间系数，最佳波段选择。(Algorithms for hyperspectral images are used to calculate interspectral coefficients between bands and select the best band.)