如何利用Matlab高光谱工具箱进行遥感图像的预处理，包括辐射校正和大气校正？请提供详细的操作步骤和示例代码。

在进行高光谱遥感图像处理时，预处理是一个关键步骤，它直接影响到后续分析的质量和准确性。辐射校正和大气校正是预处理的重要组成部分，它们能够帮助消除或减小由于传感器和大气条件造成的图像失真。

参考资源链接：[Matlab版高光谱工具箱：数据分析与处理的强大工具](https://wenku.csdn.net/doc/1a9jmupvrv?spm=1055.2569.3001.10343)

为了更深入地理解和掌握Matlab高光谱工具箱在这一领域的应用，建议参考资源《Matlab版高光谱工具箱：数据分析与处理的强大工具》。这份资料详细介绍了工具箱的使用方法，包括预处理、特征提取、分类识别等一系列操作流程，将直接帮助你解决在使用Matlab进行高光谱数据处理时可能遇到的问题。

具体来说，要进行辐射校正，你需要使用工具箱中的相关函数来调整图像的灰度值，使其反映出真实的地面反射率。例如，可以利用内部的标准反射板或通过已知的光谱响应函数来进行校正。以下是一个辐射校正的示例代码片段：

% 假设已经导入了高光谱数据到变量 hsData 中
% 获取数据的基本信息
info = geotiffinfo('reference.tif');
% 进行辐射校正
radiometricCalibration = hsToolboxFunction('radiometricCalibration', hsData, info);

对于大气校正，其目的在于校正由于大气吸收和散射导致的图像失真。这一过程通常会用到大气传输模型和地表反射率信息。在Matlab高光谱工具箱中，提供了多种大气校正的算法和预设参数。以下是一个简单的大气校正示例代码：

% 假设已经完成了辐射校正，且获取了大气参数
% 应用大气校正算法
atmosphericCorrection = hsToolboxFunction('atmosphericCorrection', radiometricCalibration, 'MODTRAN');

完成辐射校正和大气校正后，你应该得到一个更加准确的图像数据，这将有助于你在后续步骤中进行更有效的数据分析和分类。

综上所述，通过学习和使用《Matlab版高光谱工具箱：数据分析与处理的强大工具》，你可以系统地掌握遥感图像预处理的关键技术，实现更加准确和高效的高光谱数据分析。继续深入学习，你将能够掌握更多关于高光谱数据的处理和应用技术。

参考资源链接：[Matlab版高光谱工具箱：数据分析与处理的强大工具](https://wenku.csdn.net/doc/1a9jmupvrv?spm=1055.2569.3001.10343)