高光谱数据matlab

### 使用 MATLAB 处理和分析高光谱数据

#### 高光谱图像读取
为了处理高光谱数据，在 MATLAB 中可以利用 `hyperspectral` 工具箱中的函数来加载文件。通常情况下，高光谱图像是以特定格式存储的，比如 ENVI 格式的 .hdr 文件。

% 加载高光谱图像
datacube = hyperread('path_to_file.hdr');

此命令会返回一个三维数组表示的数据立方体，其中两个维度对应空间坐标而另一个维度代表波长[^1]。

#### 数据预处理
在实际应用之前可能需要对原始采集到的信息做一些必要的调整工作，例如去除噪声、校正几何失真等操作。MATLAB 提供了一些内置的方法来进行这些任务：

- **去噪**: 可采用多种滤波器如均值平滑或自适应维纳过滤。

  % 应用中值滤波减少椒盐噪音
  filteredDataCube = medfilt3(datacube, [3 3 1]);

- **辐射定标与大气纠正**: 这些过程可以通过调用专门设计好的算法实现，确保反射率准确性。

#### 特征提取及分类
对于进一步的研究目的而言，往往还需要从海量像素级信息里挖掘有用特征并加以区分不同类别对象。常用的技术有主成分变换 (PCA)，它可以压缩冗余度高的多通道影像至少数几个主要分量上；还有支持向量机(SVM)用于监督学习下的样本识别。

% 执行 PCA 分析降维
coeff = pca(double(squeeze(mean(datacube))));
reducedDims = coeff(:,1:3); % 获取前三个主成分作为新特征集

通过上述方法获得的新表征能够有效降低后续计算复杂度的同时保留重要结构特性[^2]。

#### 结果可视化
最后一步就是将得到的结果直观展示出来以便于观察理解。绘制伪彩色合成图是一种简单有效的手段之一，它允许人们快速浏览整个场景内的变化趋势。

figure;
imshow(ind2rgb(uint8(reducedDims), parula(256)));
title('Pseudo Color Composite of First Three Principal Components');
colorbar();