丰度估计
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通用高光谱解混HSU常用算法集成工具箱
本项目是一个专门用于处理高光谱遥感数据解混问题的MATLAB代码集合。它涵盖了从原始图像预处理到最终丰度图生成的完整流程。项目的核心功能包括： 数据降维与子空间识别：集成了噪声平滑、最小噪声分量（MNF）变换以及高光谱信号子空间辨识（HySime）等预处理算法，用于确定高光谱数据中的端元数量并剥离噪声背景。 端元提取算法库：包含了经典的基于几何特征的提取方法，如顶点成分分析（VCA）、N-FINDR算法、单纯形生长算法（SGA）等。这些方法主要利用高光谱向量空间中的单纯形几何特性来寻找纯净波谱。 丰度估计
