unmixing_spectral_variability: Matlab完整工具箱，用于具有光谱可变性的前景提取和光谱解混

matlab前景提取代码该项目包含与论文相关的Matlab光谱解混工具箱 RA，Borsoi，T.Imbiriba，J.Bermudez，C.Richard，C.Chanusot，J.，Drumetz，L.Tourneret，JY，Zare，A。和Jutten.C。 。 IEEE地球科学与遥感杂志，2021年。 它包含使用实际合成生成的数据对考虑端成员可变性的某些频谱分解算法的比较评估。 有关更多详细信息，请参见上面参考的第6节。 设置和运行 在Matlab上执行main.m或main_montecarlo.m应该会生成综合数据，使用分解算法对其进行处理并显示结果。 main.m代码运行单个实现，并显示估计的main_montecarlo.m和丰度图， main_montecarlo.m运行蒙特卡洛模拟，仅显示平均定量指标。 综合数据生成 使用根据某些辐射传递模型的简化生成的合成端成员变异性数据对算法进行评估。 这些曾经是： Hapke模型的简化，可以根据不同的视角生成土壤端构件 PROSPECT-D模型，根据不同的生物物理参数生成植被末端成员 简化的大气补偿模型，可根据不同的视角生成