光谱分类

ENVI光谱分类方法可分为监督分类与非监督分类。监督分类包含基于传统统计分析分类器（如平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然）、人工智能分类器（如神经网络）和模式识别分类器（如支持向量机）等。模糊分类也是一种基于光谱的分类方法。

基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。 常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。 分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。 嗯对了，想深挖

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，

天池的天文数据挖掘比赛，专注做天体光谱分类的事儿，挺适合想练练机器学习实战的你。数据是来自郭守敬望远镜，也就是 LAMOST，观测精度高、数据量大，不用自己采集就能开干，省了不少事。 光谱数据的其实还挺有挑战的，不是那种喂个模型就完事的活。你得动脑子噪声、缺失值，还有一堆波段特征，搞得像在解谜。好在题目背景讲得还挺清楚，配套资料也比较全。 适合用深度学习玩一玩，比如用1D CNN或者transformer搞个光谱分类模型。想快点出结果，也可以先撸个LightGBM试水，效果也不赖。 比赛用的数据体量不小，训练集数据一跑起来就是好几万条。建议你本地先搞个样本集调通流程，上服务器跑全量，效率会高不

ENVI中的光谱分类方法包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离、马氏距离等，还涵盖人工智能分类器如神经网络和模式识别分类器如支持向量机。这些方法为基于光谱的分类提供了多样化的选择。

ENVI中的光谱分类技术包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括基于传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离和马氏距离，以及基于人工智能分类器如神经网络和支持向量机，和基于模式识别分类器。光谱分类方法基于光谱数据进行分类，是影像处理中的重要技术。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能，适用于多种光谱处理任务，例如拉曼光谱分析。

这几天我重新修订了一个之前编写的小GUI界面，使用guide重新设计，创建了一个光谱分析软件。在开发过程中遇到了多个挑战，但也取得了丰富的经验。现在分享这个程序，附带两个txt文件，包含光谱仪的数据输出，可供测试使用。

本指南提供了Matlab中处理由Avantes AvaSoft 7软件保存的Avantes USB2光谱仪文件的一组功能。请参阅演示以获取每个m文件中使用的示例。主函数是avantesSpectrumRead，它可以读取Avantes保存在目录中的所有二进制和ASCII文件。二进制文件读取器是avantesBinaryRead函数。还提供了其他有用函数，如getScansByTime和getValueAtWavelength。特别感谢Avantes BV对二进制格式的说明。本指南使用Matlab 2011和2012测试。对于早期版本，请用“zzz”替换“~”。