如何使用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？请提供具体的操作步骤和示例代码。

Matlab高光谱工具箱针对遥感图像预处理提供了高效的解决方案，辐射校正和大气校正是其中重要的步骤。为了更直观地理解如何操作，推荐参考《Matlab版高光谱工具箱：数据分析与处理的强大工具》。这本书详细介绍了高光谱工具箱的使用方法和各种算法实现，特别是数据预处理部分。

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)

首先，辐射校正的目的是消除传感器获取图像时的噪声和偏差，确保图像数据反映真实的地物反射率。在Matlab中，可以使用工具箱提供的函数，比如radiometricCalibration()，来对数据进行辐射校正。这一过程需要依据相应的辐射定标参数，比如传感器的增益和偏置。

接下来，大气校正的作用是去除大气散射和吸收对遥感图像的影响。在高光谱工具箱中，可以使用atmosphericCorrection()函数来实现大气校正。这通常需要结合大气模型，如MODTRAN或LOWTRAN模型的参数，以更准确地模拟大气散射和吸收过程。

在这两个步骤之后，遥感图像便能更准确地反映地表的光谱特性，为后续的分析工作提供了更可靠的数据。具体的代码示例如下：

% 假设数据变量为hsData，包含了高光谱遥感数据
% 辐射校正
radiometricCorrectedData = radiometricCalibration(hsData, 'gain', gainValue, 'offset', offsetValue);

% 大气校正
atmosphericCorrectedData = atmosphericCorrection(radiometricCorrectedData, 'model', 'MODTRAN', 'parameters', modtranParams);

在这个过程中，'gain'和'offset'是辐射校正所需的传感器参数，'model'指定了使用的大气模型，而'parameters'则是大气模型的相关参数。完成这两步后，你可以使用hsToolbox提供的其他函数，如特征提取和分类，来进行进一步的分析。

对于希望深入掌握高光谱数据分析和处理的用户来说，《Matlab版高光谱工具箱：数据分析与处理的强大工具》是不可或缺的学习资源。这本书不仅涵盖了你当前问题的解决方案，还提供了更全面的工具箱使用指南和案例分析，帮助你不断提高在遥感数据处理领域的专业技能。

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)