高光谱分类分类matlab

高光谱分类是利用地球观测卫星或航空平台上获取的高光谱遥感数据进行地表目标分类的过程。在MATLAB中进行高光谱图像分类通常涉及以下步骤：

1. **数据准备**：导入高光谱数据，可能会包含数千个波段。使用`readspectra`或` hyperspectralDataReader` 函数读取数据。

2. **预处理**：对数据进行归一化（例如归一化到0-1范围）、辐射校正、去除云和阴影等操作。MATLAB提供了`radianceToReflectance`和`dark当前subtraction`等功能。

3. **特征提取**：选择合适的特征，比如PCA (主成分分析) 或者像元聚类（如NDVI，NDWI等）。`eig` 和 `pca` 函数可用于PCA，而一些特定库如Hypercube Toolbox可能有内置的聚类方法。

4. **数据切分**：将数据集划分为训练集和测试集，以便于模型训练和性能评估。

5. **选择模型**：选择适用于高光谱数据的分类算法，如SVM、随机森林、KNN、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）或更复杂的机器学习/深度学习模型（如卷积神经网络）。

6. **模型训练**：使用`fitcecoc`、`fitcknn`等函数进行训练，对于深度学习则需使用`fitnet`或`trainNetwork`。

7. **预测与评估**：用训练好的模型对测试数据进行分类，计算精度、召回率、F1分数等指标。

8. **结果分析**：通过地图显示分类结果，使用`geoshow`、`imagesc`或`hyperspectralDisplay`等函数。