高光谱遥感如何利用稀疏表示进行高光谱图像分类呢？

以下是高光谱图像分类的具体详细步骤：

1.导入indian_pines高光谱图像三维数据，将三维图像数据转换成二维图像矩阵，二维矩阵中每一列是一个样本。

2.导入indian_pines_gt高光谱图像的二维样本标定图，在图中按比例为每个类选取训练样本的位置，并到1步中选取二维矩阵中选取对应的列作为训练样本。剩下别的位置就作为测试样本了。

3.为每个测试样本求解稀疏表示系数。具体方法有OMP算法等，该方法网上可查，或者参考一些国外大牛的论文。

4.根据稀疏表示系数，还原测试样本信号。原始样本与复原样本在每一类情况下的误差，选误差最小的类作为最佳分类结果。

5.将测试样本的结果，覆盖样本标定图中对应位置的值，显示出分类后的结果。