高光谱图像分析：EMD_HSI MATLAB代码的应用与解读

资源摘要信息:"hsimatlab代码-EMD_HSI:基于地球移动距离的高光谱最终成员和比例的同时比较" 知识点: 1. 高光谱成像技术: 高光谱成像是一种收集和处理来自物体或场景的电磁波谱信息的技术。它能够获取从紫外到可见光到红外波段范围内的成千上万连续波长的图像，通过分析每个像素的光谱信息，可以识别材料的化学成分或表面特征。 2. 地球移动距离算法(EMD): EMD是一种用于比较和分析高光谱图像中不同端成员（Endmembers）分布的方法。在高光谱图像处理中，端成员是指那些组成混合像素的纯净材料的光谱，它们构成了高光谱数据的基础。EMD算法通过测量端成员之间的地球移动距离来比较它们的相似性，从而能够进行有效的光谱解混处理。 3. 高光谱图像解混: 解混是高光谱图像分析中的一个关键步骤，旨在从每个混合像素中分离出各个端成员的比例。通过解混，可以了解每个像素中不同物质的含量，进而对场景进行更准确的识别和分类。 4. Matlab编程: Matlab是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级技术计算语言和交互式环境。本资源提供的代码正是基于Matlab平台，用于实现上述提到的EMD算法。 5. 引用与学术诚信: 在学术研究中，使用他人开发的代码时，应遵循学术诚信的原则，正确引用源代码的作者和出处。本资源中提到的代码，作者为Alina Zare，并给出了引用信息。在发表文章或进行学术演示时，引用EMD算法的研究论文也是必要的，提供了引用的期刊名称和出版日期。 6. MEX文件和编译器配置: 在Matlab中，MEX文件指的是可以被Matlab调用并执行的C或C++语言编写的函数。为了让Matlab代码能运行特定的算法，有时需要将这部分代码编写为MEX文件。本资源中，第一次运行代码时需要编译MEX文件，这通常涉及到设置编译器。之后，可以设置buildFlag参数为0，跳过编译过程直接运行代码。 7. 输入参数说明: 代码中提及的输入参数包括P1、P2、E1、E2以及gdtype和buildFlag。P1和P2表示两个不同的端成员比例矢量矩阵，E1和E2表示两个不同的端成员矩阵，gdtype是用于指定地面距离类型的一个参数，buildFlag用于控制是否重新编译MEX文件。 8. 开源资源: 标签“系统开源”表明该资源是开放给公众使用的，使用者可以自由获取、修改和共享该资源及其代码。这有助于促进学术和技术的交流与发展。 9. Zenodo: Zenodo是一个由CERN运营的数字存储库，旨在提供一个开源的平台，用于存储和分享研究者在各学科领域产生的数据和研究成果。本资源中提及，如果在出版物或演示中使用了EMD算法，则需要引用在Zenodo上发布的相关论文。 10. 软件版本控制: EMD_HSI代码提供了初始发行版（版本v1.0），表示这是一个刚发布的软件版本。在软件开发中，通过版本控制可以帮助用户追踪代码的更新和修改，并确保在需要时可以回溯到之前的版本。