Matlab中直接把遥感影像tiff数据拉到变量区进行，进行混合像元分解后得到丰度图为9*2552240double类型的变量，现在怎么把这个丰度变量导出为tiff格式或envi可以打开的格式

你可以使用MATLAB中的`geotiffwrite`函数将变量保存为GeoTIFF格式的文件。示例代码如下：

% 假设你的变量名为f，文件名为output.tif
geotiffwrite('output.tif', f, R, 'CoordRefSysCode', 32650)

其中，`R`是一个`geographic raster reference`对象，用于描述图像的地理空间信息。`CoordRefSysCode`参数指定了图像的坐标参考系统代码，这里使用了UTM投影的代码32650。你需要将`R`对象根据你的数据进行设置。

如果你想保存为ENVI格式，可以使用ENVI的MATLAB API，具体请参考ENVI的官方文档。

相关问题

混合像元分解后的丰度图怎么分析以及在arcgis中如何出图

混合像元分解后的丰度图可以通过统计每个像元所包含的不同地物类别的比例来进行分析。这个比例可以用像元值表示，例如，如果一个像元包含了30%的水体和70%的陆地，那么它的像元值就是0.3和0.7。这些像元值可以用于制作丰度图，显示每个像元包含的地物类别的比例。

在ArcGIS中，可以使用栅格计算器工具来计算每个像元的丰度值。步骤如下：

1. 打开栅格计算器工具（ArcToolbox -> Spatial Analyst Tools -> Map Algebra -> Raster Calculator）。

2. 输入公式，例如， "Float("水体栅格" / "总体栅格")"，其中“水体栅格”是指包含水体信息的栅格数据，"总体栅格"是指包含所有地物信息的栅格数据。

3. 点击“输出Raster Dataset”按钮，选择输出路径和文件名，并设置输出栅格数据类型和空间参考系统等属性。

4. 点击“执行”按钮，开始计算丰度图。

制作出来的丰度图可以使用渲染工具（如Stretched Renderer）进行渲染，然后可以导出为图片或者添加到地图中进行展示。

高光谱数据混合像元分解

### 高光谱数据混合像元分解的方法和技术

#### 背景介绍
高光谱遥感提供了丰富的光谱信息，使得能够更精确地区分不同类型的地物。然而，在实际应用中，由于空间分辨率的限制，单个像素内往往包含了多种地物的信息，这种现象被称为混合像元问题[^1]。

#### 基本概念
为了有效解决这一挑战并提高分类精度，研究者们提出了各种混合像元分解算法。这些方法旨在估计每个像素中的纯组分（端元）及其相对比例（丰度），从而实现对复杂场景下各组成成分的有效识别和量化[^2]。

#### 主要技术手段

##### 1. 几何模型法
几何模型基于线性或非线性的组合方式来描述混合过程。最常用的是线性混合模型 (LMM)，它假设一个像素内的反射率可以表示为若干已知端元反射率加权求和的结果：

\[ R_{\lambda} = \sum^{N}_{i=1}{f_i E_{i,\lambda}} + n_\lambda \]

其中 \(R_{\lambda}\) 表示观测到的某一波长处的总反射率；\(E_{i,λ}\) 是第 i 类纯净物质在同一波长下的反射特性；而 fi 则代表该类物质在此位置所占的比例；最后加上随机误差项 \(n_λ\) 来考虑测量过程中不可避免存在的不确定性因素。

##### 2. 统计学方法
统计学途径侧重于利用概率分布函数来进行建模。例如，贝叶斯框架允许结合先验知识以及当前观察值共同推断未知变量的概率密度函数(PDFs)。这种方法特别适合处理含有大量噪声的数据集，并能提供更加稳健的结果解释。

##### 3. 物理化学机制模拟
物理化学机制则试图从微观层面出发理解分子间相互作用对于宏观光学性质的影响规律。通过构建详细的吸收散射系数矩阵并与实验测定结果对比验证，进而反演得到目标区域内部结构特征及含量变化趋势图象。

#### Matlab 实现实例
下面给出一段简单的 MATLAB 代码片段用于展示如何使用 N-FINDR 算法寻找潜在端元向量集合，并进一步采用 FCLS 法计算相应丰度映射关系：

% 加载样本 HS 数据立方体
load('hyperspectral_data.mat'); % 用户需自行准备合适格式文件

% 应用 N-FINDR 寻找最优数目 K 的端成员
K = 5; % 设定预期端元数量
options.maxIter = 100;
endmembers = nfindr(hsiCube, K);

% 执行全约束最小二乘解算获取丰度图像
abundances = fcls(hsiCube, endmembers);
imagesc(abundances); colorbar;
title(['Abundance Maps of ' num2str(K) '-Endmember']);

此段程序首先读入预先存储好的超光谱影像资料 `hsiCube` ，接着调用了内置工具箱提供的两个核心功能——即自动选取代表性端点(`nfindr`) 和 计算其在整个视场范围内各自占比情况 (`fcls`). 结果将以伪彩色形式直观呈现出来供后续分析参考.