光学遥感matlab

### 关于光学遥感的MATLAB代码和教程

#### 使用MATLAB进行植被物候监测和卫星数据校准
在实际应用中，可以构建一个基于MATLAB的光学传感器网络来监控植被的变化并校准来自卫星的数据。下面提供了一个简化版的例子，展示了如何读取、处理以及可视化这些数据：

% 加载样本数据文件 (假设为CSV格式)
data = readtable('vegetation_data.csv');

% 提取出时间戳列作为日期向量
dates = datetime(data.Time);

% 提取NDVI数值(归一化差异植被指数)
ndviValues = data.NDVI;

% 绘制NDVI随时间变化的趋势图
figure;
plot(dates, ndviValues);
title('Vegetation Phenology Monitoring via NDVI');
xlabel('Date');
ylabel('NDVI Value');
grid on;
datetick; % 自动调整X轴标签显示方式以便阅读

此段脚本能够帮助研究人员理解特定区域内植被生长周期内的动态变化情况[^2]。

#### 基于短时傅里叶变换(STFT)的小波变换应用于图像处理中的实例
对于更复杂的场景分析任务而言，则可采用先进的信号处理技术如STFT或连续小波变换(CWT)，它们允许我们探索不同尺度下的时空特征分布模式。这里给出一段简单演示CWT功能的应用案例——边缘检测：

% 读入测试图片
img = imread('test_image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img); % 转换成灰度图

% 应用Morlet wavelet执行二维离散小波变换
[cfs,frequencies] = cwt(grayImg,'amor',1:64);

% 显示原始图像及其对应的频域表示形式
subplot(1,2,1), imshow(grayImg), title('Original Image')
subplot(1,2,2), imagesc(frequencies,1:length(cfs),abs(cfs)), colormap jet
colorbar, axis xy tight, xlabel('Spatial Scale'), ylabel('Frequency')
title({'Wavelet Transform Magnitude'; 'of Original Image'})

这段代码片段不仅实现了基本的功能需求，同时也为进一步深入研究提供了良好的起点[^3]。

#### 多源影像融合增强决策支持能力
当面对多个异构来源获取到的不同类型的遥感影像资料时（比如可见光与红外线），通过有效的配准策略加上局部质量评估机制来进行加权平均合成操作不失为一种有效手段。这种方法可以在保持原有细节的基础上显著提升最终输出产品的视觉效果及解释价值。

function fusedImage = alignAndFuseImages(visPath, irPath)

    visRGB = im2double(imread(visPath));
    irGray = im2double(rgb2gray(imread(irPath)));
    
    % 对两幅输入图像做初步预处理...
    alignedIR = register_images(visRGB(:,:,1),irGray); % 注册对齐
    
    % 利用自适应直方匹配改善对比度一致性
    matchedIR = adapthisteq(alignedIR);
    
    % 执行区域分割得到前景掩模mask
    mask = segmentForeground(matchedIR);
    
    % 根据mask计算权重map
    weightMap = computeWeightMask(mask);
    
    % 实施带约束条件的加权求和运算完成最后一步融合过程
    fusedImage = weightedSum(visRGB,matchedIR,weightMap);
end

上述函数定义了一种较为通用的方法框架用于解决此类问题，在具体实施过程中还需要针对实际情况灵活调整参数设置以获得最佳性能表现[^1]。