MATLAB高光谱遥感影像智能降维工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱专门针对高光谱遥感影像数据，提供线性与非线性智能降维解决方案。包含PCA、LDA等线性方法及非线性降维算法，适用于遥感数据预处理与特征提取，提升后续分类与识别性能。

详 情 说 明

基于线性与非线性方法的高光谱遥感影像智能降维系统

项目介绍

本项目致力于为高光谱遥感影像数据处理提供一套完整的智能降维解决方案。系统整合了多种经典的线性与先进的非线性降维算法，旨在有效解决高光谱数据因波段数众多而导致的数据冗余、维数灾难等问题。通过友好的可视化界面，用户可以便捷地导入数据、选择降维方法、调整参数，并直观地对比不同算法的处理效果与质量评估结果。

功能特性

• 全面的降维算法库：

* 线性降维模块：包含主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等经典方法。 * 非线性降维模块：实现局部线性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）等先进技术。

• 灵活的数据支持：支持导入.envi、.mat、.tiff等多种格式的高光谱影像数据。
• 直观的可视化分析：提供降维过程的可视化图表，如特征空间分布图、特征值贡献率图等，方便结果分析。
• 科学的评估体系：自动生成详细的降维质量评估报告，包含重构误差、类别可分性指标、计算效率等多维度分析。
• 便捷的结果导出：降维后的特征数据、可视化图表及评估报告均可导出为通用格式（.mat, .png, .pdf）以供后续使用。

使用方法

1. 数据准备：准备待处理的高光谱影像数据文件（三维矩阵，格式为空间维度x × 空间维度y × 光谱波段数）。
2. 系统启动：运行系统主程序以启动图形用户界面。
3. 数据导入：在界面中选择并导入准备好的数据文件。
4. 参数设置：

* 选择期望的降维方法（PCA、LDA、LLE、Isomap或t-SNE）。 * 设置降维的目标维度。 * 根据需要调整所选方法的具体参数及预处理选项。

1. 执行降维：启动降维计算过程，系统将显示处理进度。
2. 结果查看与导出：

* 在界面中查看降维后的特征可视化效果及质量评估报告。 * 将所需的结果（数据、图表、报告）导出至指定目录。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本), 或 macOS (10.14 或更高版本)
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Image Processing Toolbox
• 内存：建议 8 GB RAM 或以上（处理大数据集时推荐 16 GB）
• 硬盘空间：至少 2 GB 可用空间

文件说明

main.m 文件是本系统的核心入口与调度中心，它实现了图形用户界面的初始化与构建，负责接收用户的交互指令。其功能包括协调数据导入模块读取指定格式的高光谱文件，根据用户选择的算法和参数调用相应的线性或非线性降维处理模块，并驱动可视化模块展示降维结果图与评估报告，同时管理降维后数据及图表报告的导出操作。