本文介绍如何利用matlab实现随机森林算法对高光谱图像数据进行分类。以Indian高光谱数据为例，详细说明如何处理待分类数据集和验证样本集。同时，提供trainall数据集中每个点的类别标签，共16类。此外，还提供一些优化算法的方法，以提高分类效果。
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本研究基于深度学习技术，对高光谱图像进行分类研究。通过对图像进行处理和特征提取，使用卷积神经网络和支持向量机等算法，实现高精度分类。研究结果表明，所提出的方法有效地提高了分类准确性和图像处理效率。同时
基于深度学习技术的高光谱图像分类是当前研究的热点之一，深度学习算法在高光谱图像分类中的应用，包括卷积神经网络等模型的具体实现方式和优化方法，同时比较了不同模型在实验中的表现。通过本文的学习，读者可深入
近年来,目睹了高光谱图像(HSI)分类的快速发展。 现有的大多数研究要么通过监督学习严重依赖昂贵的标签信息,要么很难利用从相关领域借来的区分性信息。 为了解决这个问题,在本文中,我们展示了一种基于具有
高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要。然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度。受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性
随机森林是由许多决策树构成,是一种有监督机器学习方法,可以用于分类和回归,通过合并汇总来自个体决策树的结果来进行预测,采用多数选票作为分类结果,采用预测结果平均值作为回归结果。 “森林”的概念很好理解
本文提出了一种天基高光谱图像仿真算法。首先利用传感器参数将输入多/高光谱图像转换为地物辐射亮度图像,利用大气校正方法和辐射传输模型将其转换为地物反射率图像。接着进行端元提取,利用端元集中的光谱信息和原
该资源为ENVI-IDL开发的最新随机森林分类插件，将相应文件放在指定目录下即可实现操作。
这份代码展示了如何使用随机森林算法进行分类任务。
随机森林分类python代码
常用的高光谱混合像元分解算法，包括降维（VCA、MNF）、端元估计（GLRT）、端元提取（nFINER、PPI、AMEE等）、丰度反演（FCL、UCLS等）、探测（HUD、OSP、CEM等）
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