高光谱分类matlab
时间: 2025-05-13 19:54:54 浏览: 15
### 高光谱图像分类 MATLAB 实现方法
高光谱图像分类涉及多个步骤,包括预处理、特征提取、降维以及最终的分类算法应用。以下是基于 MATLAB 的实现流程和示例代码。
#### 数据加载与预处理
在 MATLAB 中可以使用 `hypercube` 函数来读取常见的高光谱数据文件格式(如 `.mat` 或 ENVI 格式的 `.hdr/.img` 文件)。对于 Pavia University 图像分类任务[^1],可以通过以下方式加载数据:
```matlab
% 加载Pavia University数据集
load('paviaU.mat'); % 假设数据存储在一个名为 'paviaU' 的 .mat 文件中
data = paviaU.data;
labels = paviaU.labels;
% 可视化原始数据
figure;
imagesc(labels);
title('Ground Truth');
colormap(gray);
colorbar;
```
#### 波段选择与特征提取
为了减少冗余并提高效率,通常会采用波段选择技术。这里介绍一种简单的基于方差的选择方法,并结合独立成分分析 (ICA)[^2] 进一步优化特征空间。
```matlab
% 计算每波段的方差
variances = var(reshape(data, [], size(data, 3)), 0, 1);
% 排序选出前N个最大方差对应的波段
num_bands_to_select = 10; % 设置要保留的波段数量
[~, sorted_indices] = sort(variances, 'descend');
selected_bands = data(:, :, sorted_indices(1:num_bands_to_select));
% 应用ICA进行进一步降维
ica_components = fastica(reshape(selected_bands, [], num_bands_to_select)', 'numIC', 5)';
reduced_data = reshape(ica_components, [size(selected_bands, 1), size(selected_bands, 2), size(ica_components, 1)]);
```
#### 分类器训练与测试
支持向量机 (SVM) 是常用的高光谱图像分类工具之一。下面展示如何利用 SVM 对上述处理后的数据进行分类。
```matlab
% 将三维矩阵转换为二维样本-特征形式
[samples_x, samples_y, ~] = size(reduced_data);
features = reshape(reduced_data, samples_x * samples_y, []);
ground_truth = labels(:);
% 移除未标记像素
valid_idx = ground_truth ~= 0;
training_features = features(valid_idx, :);
training_labels = ground_truth(valid_idx);
% 使用libsvm或其他内置函数创建SVM模型
model = fitcecoc(training_features, training_labels, ...
'Learners', 'Linear', ... % 线性核
'Coding', 'onevsall');
% 测试阶段:预测整个图像标签
predicted_labels = predict(model, features);
classified_image = reshape(predicted_labels, [samples_x, samples_y]);
% 显示分类结果图
figure;
imagesc(classified_image);
title('Classification Result');
colormap(jet);
colorbar;
```
以上展示了完整的高光谱图像分类过程,涵盖了从数据准备到最终分类结果可视化的各个环节。
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