高光谱图像分类的 Matlab 项目，挺适合拿来快速上手的。

PCA 降维配上SVM 分类的组合，老搭档了，高光谱这种几百波段的数据还挺高效。每个像素都一堆光谱值，用 PCA 一压缩，信息还在，复杂度就下来了。

SVM就不用说了，分类效果比较稳，是你样本不多、数据维度还高的时候。项目里还支持调核函数参数，RBF、linear这些常见的都有，想试试哪个都方便。

最省事的是它还带了个GUI 界面，不写代码也能跑流程。比如选训练样本比例、调参数、点下按钮就能跑模型、看分类图，体验还不错，适合想先搞懂流程的你。

项目用的是MATLAB，对遥感数据支持还蛮全的。你可以用这个做土地覆盖分类，看看植被长势，甚至搞点灾情评估啥的，效果也还可以。

，如果你在研究高光谱遥感图像分类，或者想找个 PCA+SVM 的落地例子来参考下，这个资源还挺值的。GUI 上手快，思路也清晰。下载试试，跑一遍基本就懂了。