光谱角matlab代码（Spectral Angle Mapper,SAM）

以下是使用 Matlab 计算光谱角（Spectral Angle Mapper，SAM）的示例程序，你可以根据自己的需求进行修改和调整。

% Load reference and test spectra
ref_spec = double(imread('ref_spectrum.tif')); % reference spectrum
test_spec = double(imread('test_spectrum.tif')); % test spectrum

% Normalize spectra
ref_spec = ref_spec./sum(ref_spec(:));
test_spec = test_spec./sum(test_spec(:));

% Calculate spectral angle
numerator = dot(ref_spec,test_spec);
denominator = norm(ref_spec)*norm(test_spec);
theta = acosd(numerator/denominator);

% Output
fprintf('Spectral angle: %f degrees\n', theta);

注意，该示例程序只适用于单波段光谱。如果你需要计算多波段光谱角，请参考相关文献或使用现有的光谱角计算工具。此外，你需要根据实际情况调整输入和输出的数据格式和文件路径。

相关问题

matlab 高光谱spectral angle mapper

MATLAB 高光谱 Spectral Angle Mapper（SAM）是一种用于高光谱图像分析的算法。其原理是通过计算不同像素之间的光谱角度来衡量它们在光谱空间中的相似性。

在高光谱图像中，每个像素都包含一个光谱向量，表示在不同波段上的光谱反射率。而不同物体或目标在光谱上的反射率是不同的，因此它们在光谱空间中的位置也会有所差异。SAM 算法就是利用这一点来计算不同像素之间的光谱角度，并给出它们的相似度值。

具体来说，SAM 算法首先将光谱向量进行归一化，这样可以消除由于不同波段反射率的变化而导致的数据尺度差异。然后，它计算两个光谱向量之间的夹角，这可以使用向量的点积来实现。夹角的计算结果在0到π之间，值越小表示两个像素的光谱越相似。

在实际应用中，可以使用 SAM 算法来进行高光谱图像的分类、目标检测和匹配等任务。例如，可以通过将一个待分类的像素与预先定义好的代表目标的像素进行比较，来判断该像素属于哪个类别。或者可以将一个目标像素与整个图像中的所有像素进行比较，来找到与之光谱相似的像素。这些应用可以帮助我们更好地理解和分析高光谱图像中的信息，提取出我们感兴趣的目标或特征。

Spectral Angle Mapper

Spectral Angle Mapper（光谱角匹配器）是一种用于高光谱数据处理和分析的方法。它通过计算光谱之间的角度来评估它们的相似性。具体而言，Spectral Angle Mapper使用光谱曲线中的向量来表示光谱的特征，并计算这些向量之间的夹角。夹角越小，表示两个光谱越相似。

在使用Spectral Angle Mapper进行分类时，首先需要选择一个或多个参考光谱作为标准光谱。然后，将待分类的光谱与标准光谱进行比较，计算它们之间的光谱角。通过设定一个阈值，可以判断待分类光谱与哪个标准光谱最相似，并将其分类到相应的类别中。

请注意，Spectral Angle Mapper仅适用于具有相似光谱特征的物体分类，例如地物分类、植被分类等。它在高光谱遥感图像处理和分类中被广泛应用。