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高光谱图像中的无监督变化检测:使用主成分分析和k-Means聚类在卫星图像中进行无监督

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发表于 5 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式
高光谱图像中的无监督变化检测:使用主成分分析和k-Means聚类在卫星图像中进行无监督变化检测的MATLAB实现

文件列表:
├文件夹1:[unsupervised-change-detection-in-hyperspectral-imagery-main]
│  ├(1)pca_kmeans.m
│  ├(2)pca_kmeans_demo.m
│  ├文件夹1:[EROS_Data]
│  │  ├文件夹1:[burn]
│  │  │  ├(1)burn_1986.png
│  │  │  ├(2)burn_1992.png
│  │  │  ├(3)burn_change.png
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹2:[conifer]
│  │  │  ├(1)conifer_1986.png
│  │  │  ├(2)conifer_1992.png
│  │  │  ├(3)conifer_change.png
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹3:[forest]
│  │  │  ├(1)forest_1986.gif
│  │  │  ├(2)forest_1986.png
│  │  │  ├(3)forest_1992.png
│  │  │  ├(4)forest_change.png
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹4:[lake]
│  │  │  ├(1)lake_1986.png
│  │  │  ├(2)lake_1992.png
│  │  │  ├(3)lake_change.png
│  │  │  └█
│  │  └█
│  ├文件夹2:[result]
│  │  ├(1)1-1.bmp
│  │  ├(2)1-2.bmp
│  │  ├(3)2-1.bmp
│  │  ├(4)2-2.bmp
│  │  ├(5)3-1.bmp
│  │  ├(6)3-2.bmp
│  │  ├(7)4-1.bmp
│  │  ├(8)4-2.bmp
│  │  └█
│  └█
└█

运行例图:
01.gif


高光谱图像中的无监督变化检测:使用主成分分析和k-Means聚类在卫星图像中进行无监督.zip (917.33 KB, 下载次数: 0, 售价: 50 积分)


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