高光谱图像遥感分类

高光谱遥感图像分类是遥感领域的重要研究方向，涉及对多光谱数据进行精准。高光谱数据因其高光谱分辨率，能够丰富的光谱信息，有助于提升分类准确率和细节识别能力。

分类方法包括传统机器学习与深度学习。支持向量机（SVM）被广泛应用于高光谱图像分类，因其在高维空间表现优异，能够有效小样本问题。相关的 SVM 分类算法研究文献丰富，助力模型优化。

基于 MATLAB 的高光谱图像工具和算法包实用。MATLAB 环境支持多种分类技术，如卷积神经网络（CNN），其在高光谱数据时表现出色，能够自动提取多层次特征。多个 MATLAB 资源包和代码文件可供下载，便于实验和开发。

Pavia高光谱数据集是学术界常用的标准测试数据，涵盖城市和农业等多种地物类型。该数据集广泛应用于算法验证与性能对比，推动了高光谱图像分类技术的发展。

基于 ISODATA 的无监督分类方法适合初步高光谱图像，能够自动聚类不同光谱特征。该方法辅助监督学习，有助于理解数据结构及提升分类效果。

高光谱图像恢复技术也为分类了数据预手段，通过去噪和增强提高后续分类的准确性。结合恢复和分类技术的实验报告展示了数据预对最终结果的影响。

丰富的资源和数据集，诸如压缩包（.zip/.rar）格式的高光谱遥感图像及分类工具，为科研和教学了便利。通过这些资源，可以深入掌握高光谱图像的分类流程及技术细节。