Matlab高光谱样本相关性分析

一.高光谱图像数据分析

1.分析光谱波段的相关性

1.1 对于维度为(m,n,b)的高光谱数据，使用reshape函数将其变换为(N,b)维度的，其中N = m x n，表示像素数量，b表示波段数。

1.2 分析样本(像素)间波段的相关性，采用函数corrcoef()，对于维度(N,b)的数据，计算互相关系数时，其规则是按列进行的，得出一个b x b的互相关系数矩阵c。c 的第 i 行表示第 i 列与第 j 列（j = 1：b）的互相关系数。

load('Indian_pines_corrected.mat')                         % 加载数据
[width,height,band] = size(indian_pines_corrected);            % 获取数维度
I = reshape(indian_pines_corrected,width * height,band);   % 维度变换
corr = corrcoef(I);                                            % 计算相关系数矩阵
colormap(jet);                                              % 设置可视化的颜色标准
imagesc(corr);                                              % 可视化系数矩阵
colorbar;                                                   % 设置颜色条
xlabel('band');                                               % 设置标签
ylabel('band');
set(gca,'XTick',(0:50:200));                              % 设置坐标轴刻度
set(gca,'YTick',(0:50:200));

1.3 运行结果

2.分析像素的相关性
2.1 获取非0标签数据，分析像素的相关性。

3.相关性值为0，表示两变量相互独立，相关性绝对值为1，表示变量处处线性关系。线性相关，即存在a，b，使得Y=aX+b。若相关性为其他值，则存在部分相关性。

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