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
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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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