高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。内有注释下载

weixin_39820535 2020-06-21 12:30:25

高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。内有参数注释。可供高光谱图像解混学习提供帮助。高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。内有参数注释。可供高光谱图像解混学习提供帮助
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高光谱端元提取算法利用凸几何和K均值。高光谱分离是一种近似计算高光谱数据中所有像素的纯净类型的光谱特征及其相应的组合比例的技术。在这个任务中，提取纯净的光谱特征是非常具有挑战性的。本文提出了一种新颖的方法，利用凸几何和K均值的概念进行端元提取。高光谱遥感与从地面上的物质或景观中提取数据有关，基于从航空或航天传感器捕获的辐射值。在遥感技术中，高光谱传感器是一种出色的传感器，它可以获取可见光、短波红外和中波红外的图像。高光谱传感器的主要优势在于它以非常高的光谱分辨率捕获图像，有助于识别许多对象的细微细节。

高光谱成像技术能够获取数百个连续且窄的光谱波段信息，为地物识别、目标检测和环境监测等领域提供了强大的数据支持。然而，高光谱图像通常包含大量的混合像元，即单个像元内包含多种不同的地物成分，这给后续的分析带来了挑战。因此，端元提取（Endmember Extraction，EE）作为高光谱图像分析的关键预处理步骤，旨在从高光谱数据中识别出代表纯地物成分的端元光谱，为后续的解混和分类奠定基础。近年来，各种端元提取算法不断涌现，其中基于凸几何和K均值聚类的算法凭借其独特的优势，受到了广泛的关注。

高光谱遥感图像包含丰富的地物光谱信息，为精细地物识别、分类和目标检测提供了有力支持。然而，高光谱图像数据量庞大、光谱维度高、波段间相关性强，使得有效提取具有代表性的地物光谱（即端元）成为高光谱图像处理的关键环节之一。端元提取的目的在于从复杂的混合像元中识别出纯净的地物光谱，进而为高光谱图像的解混和后续应用奠定基础。近年来，各种端元提取算法层出不穷，其中基于凸几何和K均值聚类的算法由于其在计算效率和精度上的良好平衡，受到了广泛关注。

端元提取——PPI说明纯像元指数PPI(Pure Pixel Index)功能快捷键如何改变文本的样式插入链接与图片MATLAB代码生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入说明为了毕业设计，本人目前在学习高...

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