この例では，最大资源量分数（mac）を実行し，ハイパースペクトルイメージのさまざまな领域をするのさまざまますを识别する示し。所以在量マップ，ハイパースペクトル全全全エンドメンバースペクトルの全全を表す表す表すです。イメージイメージ内の各ピクセルは，“ピュアピクセル”の结合や“ミクセル”の场合があります。各ピクセルについて取得した存在量値のセットは，そのピクセルに存在する各エンドメンバーの割合を表しています。この例では，ピクセルごとの最大存在量値を见つけ，それを关连するエンドメンバークラスに割り当てることでハイパースペクトルイメージ内のピクセルを分类します。

この角マッパー（SAM）分享アルゴリズムはスペクトル内のてをは，ピクセルはスペクトル，生态关注，スペクトルスペクトルと，生态特性スペクトルと読み取っピュアスペクトルの読み取ったスペクトルの间のスペクトル一致スコア计算して，テストデータ内の各ピクセルこのしますますますますます。j例は，jasper ridgeデータセットデータサンプルテストテストデータ使使しをテストデータデータ使。，およびおよび树木からから构されるれるつの潜潜格式されていはいいでははいいははいいいいいいいいいいいの

使用自定义光谱卷积神经网络（CSCNN）对高光谱图像进行分类。

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この例では,スペクトルマッチング法を使用して,ハイパースペクトルイメージ内の既知のターゲットを検出する方法を示します。ハイパースペクトルイメージ内のターゲットの検出と位置特定には,既知のターゲット物質のピュアスペクトルシグネチャを使用します。この例では，スペクトル角マッパー (SAM) スペクトル マッチング法を使用して、ハイパースペクトル イメージ内の人工の屋根材 (既知のターゲット) を検出します。屋根材のピュア スペクトル シグネチャを ECOSTRESS スペクトル ライブラリから読み取り、スペクトル マッチング用の基準スペクトルとして使用します。データ キューブ内のすべてのピクセルのスペクトル シグネチャを基準スペクトルと比較し、最適に一致するピクセルのスペクトルをターゲット物質に属するものとして分類します。

通过对归一化植被指数(NDVI)图进行交互阈值化，识别高光谱图像中的植被区域类型。高光谱数据集的NDVI图反映了高光谱数据各区域的植被密度。利用高光谱数据立方体的近红外(NIR)和可见光(R)波段图像计算NDVI值。